量子混合算法更有效计算基态能量

　　在真实量子装备上实现迄今最大规模量子化学盘算
　　经典-量子夹杂算法更有用盘算基态能量

　　科技日报北京3月16日电 （实习记者张佳欣）量子盘算机变得越来越大，但仍然很少有适用的方式来行使它们分外的盘算能力。为了战胜这一障碍，研究职员正在设盘算法以简化从经典盘算机到量子盘算机的过渡。在《自然》杂志16日揭晓的一项新研究中，美国研究职员宣布的一种算法，可削减量子比特在处置化学方程式时发生的统计误差或噪音。

　　该算法由哥伦比亚大学和谷歌量子人工智能项目研究职员配合开发，在谷歌53量子比特“悬铃木”上使用多达16个量子比特来盘算基态能量，即分子的最低能量状态。哥伦比亚大学化学教授大卫·赖希曼说：“这是有史以来在真正的量子装备上举行的最大规模的量子化学盘算。”

　　准确盘算基态能量的能力将使化学家能够开发新质料，以加速农业固氮和制造清洁能源的水解历程。

首款能“听见”声音的织物问世

这种织物以我们耳朵的精密听觉系统为灵感，可以用来进行双向交流，辅助定向倾听，或监测心脏活动。美国麻省理工学院研究团队此次描述了一种新的织物设计，以耳朵的复杂结构为灵感，这种织物可作为一个灵敏的麦克风而发挥作用。

　　新算法使用了量子蒙特卡洛方式，这是一种盘算概率的方式系统。研究职员使用该算法来确定三个分子的基态能量：使用8个量子比特盘算灭螺旋剂；使用12个量子比特盘算分子氮；使用16个量子比特盘算固体钻石。

　　基态能量受到变量的影响，例如分子中的电子数目、它们自旋的偏向，以及它们围绕原子核运行的路径。这种电子能量被编码在薛定谔方程中。随着分子变大，在经典盘算机上求解该方程变得愈加难题。量子盘算机若何规避指数缩放问题一直是该领域的一个悬而未决的问题。

　　原则上，量子盘算机应该能够处置指数级更大、更庞大的盘算，好比求解薛定谔方程所需的盘算，由于组成它们的量子比特行使了量子态。与由1和0组成的二进制数字差异，量子比特可同时以两种状态存在。然而，量子比特是懦弱的，容易失足：使用的量子比特越多，最终谜底就越禁绝确。此次开发的新算法行使经典盘算机和量子盘算机的组合能力来更有用地求解化学方程，同时将量子盘算机的错误降至最低。

　　之前求解基态能量的纪录使用了12个量子比特和一种称为变分量子本征解算器的方式（VQE）。但VQE忽略了相互作用电子的影响，这是盘算基态能量的一个主要变量。新的量子蒙特卡罗算法现在包罗了这一变量。研究职员说，从经典盘算机中添加虚拟关联手艺可辅助化学家处置更大的分子。

　　研究发现，这一新的经典-量子夹杂算法与一些经典方式一样准确。这解释，与没有量子盘算机相比，使用量子盘算机可更准确、更快地解决问题，这是量子盘算的一个要害里程碑。

【编辑:卞立群】