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量子混合算法更有效計算基態(tài)能量

來源:科技日報

在真實量子設備上實現(xiàn)迄今最大規(guī)模量子化學計算

經(jīng)典-量子混合算法更有效計算基態(tài)能量

科技日報北京3月16日電 (實習記者張佳欣)量子計算機變得越來越大,但仍然很少有實用的方法來利用它們額外的計算能力。為了克服這一障礙,研究人員正在設計算法以簡化從經(jīng)典計算機到量子計算機的過渡。在《自然》雜志16日發(fā)表的一項新研究中,美國研究人員公布的一種算法,可減少量子比特在處理化學方程式時產(chǎn)生的統(tǒng)計誤差或噪音。

該算法由哥倫比亞大學和谷歌量子人工智能項目研究人員共同開發(fā),在谷歌53量子比特“懸鈴木”上使用多達16個量子比特來計算基態(tài)能量,即分子的最低能量狀態(tài)。哥倫比亞大學化學教授大衛(wèi)·賴希曼說:“這是有史以來在真正的量子設備上進行的最大規(guī)模的量子化學計算?!?/p>

準確計算基態(tài)能量的能力將使化學家能夠開發(fā)新材料,以加快農(nóng)業(yè)固氮和制造清潔能源的水解過程。

新算法使用了量子蒙特卡洛方法,這是一種計算概率的方法系統(tǒng)。研究人員使用該算法來確定三個分子的基態(tài)能量:使用8個量子比特計算滅螺旋劑;使用12個量子比特計算分子氮;使用16個量子比特計算固體鉆石。

基態(tài)能量受到變量的影響,例如分子中的電子數(shù)量、它們自旋的方向,以及它們圍繞原子核運行的路徑。這種電子能量被編碼在薛定諤方程中。隨著分子變大,在經(jīng)典計算機上求解該方程變得愈加困難。量子計算機如何規(guī)避指數(shù)縮放問題一直是該領域的一個懸而未決的問題。

原則上,量子計算機應該能夠處理指數(shù)級更大、更復雜的計算,比如求解薛定諤方程所需的計算,因為組成它們的量子比特利用了量子態(tài)。與由1和0組成的二進制數(shù)字不同,量子比特可同時以兩種狀態(tài)存在。然而,量子比特是脆弱的,容易出錯:使用的量子比特越多,最終答案就越不準確。此次開發(fā)的新算法利用經(jīng)典計算機和量子計算機的組合能力來更有效地求解化學方程,同時將量子計算機的錯誤降至最低。

之前求解基態(tài)能量的記錄使用了12個量子比特和一種稱為變分量子本征解算器的方法(VQE)。但VQE忽略了相互作用電子的影響,這是計算基態(tài)能量的一個重要變量。新的量子蒙特卡羅算法現(xiàn)在包括了這一變量。研究人員說,從經(jīng)典計算機中添加虛擬關聯(lián)技術可幫助化學家處理更大的分子。

研究發(fā)現(xiàn),這一新的經(jīng)典-量子混合算法與一些經(jīng)典方法一樣準確。這表明,與沒有量子計算機相比,使用量子計算機可更準確、更快地解決問題,這是量子計算的一個關鍵里程碑。

標簽: 基態(tài)能量

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