客岁 10 月，google颁布揭晓完成的论文登上了《天然》杂志封面，成为科技范畴存眷的核心。时隔不到一年，google量子计较又登上了《Science》封面。这一次，他们用量子计较机停止了一次化学模仿，这是迄今为止人类用量子计较机停止的最大范围化学模仿，提醒了通往量子化学体系传神模仿的途径。

　　但是，经由历程利用量子计较机，操纵其共同的量子力学特征来处置典范计较机难以处置的计较，能够完成对庞大化学历程的模仿。固然现在的量子计较机曾经充足壮大，在某些使掷中显现出较着的计较劣势，但如许的装备可否用于加快今朝的量子化学模仿手艺还是一个悬而未决的成绩。

　　在最新一期的《Science》期刊中，Google AI 量子团队探究了这个庞大的成绩，相干研讨登上了 Science 封面。

　　他们用量子计较机停止了迄今为止最大范围的化学模仿，而这台量子计较机的处置器恰是google前次完成「量子良好性」所利用的那台 Sycamore 处置器。在尝试中，研讨者利用噪声鲁棒的变重量子特性值求解算法（variational quantum eigensolver，VQE），经由历程量子算法间接模仿化学机制。

　　VQE 算法混淆了传统计较与量子计较，出格合用于在以后量子装备上运转，而且能够扩大计较多个量子比特上的更庞大成绩。别的，这类量子算法在包管量子态相关性的同时计较成果还能到达化学精度。

　　详细来讲。研讨者模仿了由两个氮原子以及两个氢原子构成的二氮烯份子，在发作的反响中，氢原子进入到了环绕氮原子的差别能级中。他们用量子模仿获患上的成果与在传统计较机上运转的模仿连结分歧，从而考证了他们的研讨。

　　google在民间博客中暗示，固然计较集合在对实在化学体系的哈特里-福克近似（Hartree-Fock approximation）上，但此次的计较劲是之前用量子计较机停止化学计较的两倍，量子门操纵是之前的十倍。

　　但美国达特茅斯学院的量子计较专家 James D. Whitfield 以及南加州大学博士生 Sahil Gulania 在一封邮件中写道：「google的这项研讨只是硬件的不凡展现，与传统计较机比拟，并无显现出对哈特里-福克计较的任何好处。」

　　google的化学家 Ryan Babbush 对此暗示附以及。但他以为这项研讨有助于计较机迷信家进修怎样处置量子计较偏差，这也将有助于他们在将来施行更庞大的计较。

　　Ryan Babbush 还暗示，固然这一反响比力根底，并且也没有须要利用量子计较机来模仿。可是，这项研讨关于量子计较来讲仍然是一大前进。

　　最主要的是，这项研讨考证了针对以后可用的量子计较机开辟的算法能够到达尝试猜测所需的精度，提醒了通往量子化学体系传神模仿的途径。

　　「咱们如今在一个完整差此外标准长停止化学范畴的量子计较，」Ryan Babbush 说道，「之前的事情包罗你根本上能够用纸笔实现的计较，但如今的这份事情你必需用计较机才气实现。」

　　将这个算法扩大到更庞大反响的模仿也很简朴， Babbush 暗示，模仿更大份子的反响只要求更多的量子比特以及对计较的微调。他说，有一天，咱们以至能够操纵量子模仿开辟新的化学物资。

　　有许多种办法能够利用量子计较机来模仿份子系统的基态能量。google这项研讨聚焦一种名为「building block」的量子算法（也叫 circuit primitive），并经由历程 VQE 算法来完美其机能。在典范配置中，circuit primitive 同等于 Hartree-Fock 模子，是google之前为最好化学模仿所开辟算法的主要电路元件。这使患上研讨者能够专注于扩展范围，而不会发生指数级的模仿本钱。因而，当扩大到「逾越典范（beyond classical）」形态时，该组件上的鲁棒偏差抑止关于准确模仿相当主要。

　　量子计较中的偏差源于量子电路与情况的交互，这些交互形成毛病的逻辑运算，以至细小的温度颠簸也能招致量子比特偏差。今朝量子装备上模仿化学的算法必需对这些低开消偏差做出注释，这能够从量子比特数目以及分外量子资本两方面阐明，好比完成量子纠错码。

　　注释偏差的最盛行办法是 VQE，该研讨也用到了这类办法。研讨者在尝试当挑选了他们多少年前开辟的 VQE，将量子处置器看做一个神经收集，并试图优化量子电路的参数，从而经由历程最小化价格函数来注释噪声量子逻辑（noisy quantum logic）。

　　正如典范神经收集经由历程优化来容忍数据缺点同样，VQE 可以静态地调解量子电路参数，以注释量子计较过程傍边呈现的偏差。

　　该研讨所用的装备是客岁google证实量子良好性的 Sycamore 处置器。虽然尝试需求更少的量子比特，但处理化学键分解绩需求更高的量子门保真度。因而，研讨职员开辟出了有针对性的新型校准手艺，这些手艺以最好的方法放大偏差，而后停止检测以及改正。

　　量子计较中的偏差多是由量子硬件仓库中的多种滥觞酿成的。Sycamore 处置用拥有 54 个量子比特，而且由 140 多个零丁可调谐的元素构成，每一一个元素由高速模仿电脉冲掌握。完玉成部装备的精准掌握需求对 2000 多个掌握参数停止微调，而且这些参数中的小偏差能够很快地在团体计较中积累招致大偏差。

　　以是，为了精确地掌握装备，研讨者利用了一个主动化框架，该框架将掌握成绩映照到一个具无数千节点的图上，每一一个节点暗示一个用于肯订单个未知参数的物理尝试。遍历该图可使咱们从装备的根底先验转移到高保真襟怀子处置器上，而且这一历程只要不到一天的工夫便可实现。

　　研讨者期望该尝试可觉患上怎样在量子处置器上运转化学计较供给蓝图，并作为阐扬物理模仿劣势之路的出发点。一个使人奋发的远景是，咱们曾经晓患有怎样以一种简朴的方法来改正尝试顶用到的量子电路，使之没法再停止高效的模仿，这将为改良量子算法以及使用建立新的标的目标。研讨者还期望更普遍的研讨社区能够操纵这些尝试成果来探究相干机制。

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