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计算化学方程的新算法

时间:2022-03-20 20:41:54       来源:腾讯网

量子计算机正在变得越来越大,但利用它突出的计算能力的实用方法仍然少之又少。研究人员已经在现有的量子计算机上尝试了一些简单的模拟,比如谷歌的量子处理器悬铃木(Sycamore)已经进行了有关化学键、高温超导和纳米线的模拟,甚至还模拟出了时间晶体等奇异物质相。

另一方面,科学家也越来越意识到经典计算机的局限,尤其是,当量子力学定律被转化为经典计算机可运行的程序时,经常会出现运行时间或内存量与模拟的物理系统大小“比例完全失调”。

为了克服这这些障碍,研究人员开始设计特殊的算法,让经典计算机到量子计算机的过渡变得更加简单自然。近日,在《自然》上发表的新研究中,一组研究团队公布了一种新的算法,它能有效地减少量子比特在处理化学方程时产生的统计错误,并降低噪声

这种算法由化学家和量子计算机方面的研究人员共同开发,在谷歌53个量子比特的量子计算机悬铃木上使用了多达16个量子比特,来计算基态能量,也就是一个分子的最低能量态。这是有史以来在真正的量子设备上进行的最大量子化学计算

经典-量子混合计算

基态能量受各种变量的影响,比如分子中电子的数量、它们自旋方向以及它们围绕原子核运行时的路径。这种电子能量被编码在薛定谔方程中。随着分子越来越大,在经典计算机上解这个方程的难度呈指数级增长。

从原理上来说,量子计算机有能力处理复杂程度和体量呈指数级变化的计算,比如解薛定谔方程所需的那些计算,因为它们的量子比特恰恰利用了量子态的独特优势。与由1或0组成的比特不同,量子比特可以同时存在于0和1的叠加状态。但问题是,量子比特也非常脆弱,很容易出错。使用的量子比特越多,最后的答案就越不准确。

新研究中的这种新算法,则利用了经典计算机和量子计算机的结合力量,从而更有效地解化学方程,并最大限度地减少量子计算机的错误。

这一算法使用了量子蒙特卡罗技巧,当有大量未知的随机变量在起作用时,这是一个计算概率的方法系统。研究人员使用了他们的算法来确定三种分子的基态能量,包括使用8个量子比特对H 的计算,12个量子比特进行的N 分子的计算,以及16个量子比特对一个固体金刚石晶体中两个碳原子能量的计算。

一台经典计算机可以处理算法中大部分量子蒙特卡罗模拟,悬铃木则加入计算最复杂的步骤:计算试验波函数(由量子计算机执行的对基态能量的数学描述的猜测)与样本波函数之间的重叠,这是蒙特卡罗统计过程的一部分。这种重叠为蒙特卡罗抽样提供了一组约束条件,也就是所谓的边界条件,它确保了计算的统计效率

经典计算机和量子处理器之间的这种分工,帮助团队最好地利用了两种资源。研究已经证明,即使在量子计算机上使用基态的低分辨率近似(仅仅几个编码电子位置的量子比特),经典计算机也能有效地解出一个更高分辨率的版本(电子位置更现实化的结果)。

完善量子计算化学

先前解决基态能量的纪录使用了12个量子比特和一种叫作变分量子本征求解器(VQE)的方法。但VQE忽略了相互作用的电子的影响,这其实是计算基态能量的一个重要变量,而新研究中的量子蒙特卡罗算法则囊括了这一变量。

这项新工作中的经典-量子混合计算与一些最好的经典方法一样精确。这表明,使用量子计算机可以帮助更准确、快速地解决问题,这是量子计算的一个关键里程碑

研究人员相信,增加经典计算机的虚拟关联技术可以帮助化学家处理更大的分子。他们希望继续调整算法,让计算效率不断提升,同时工程师也将努力建造更好的量子硬件,利用已经拥有的工具和最先进的量子信息科学来完善量子计算化学。

掌握了准确计算基态能量的能力,就能帮助化学家开发新型材料。这一算法的应用前景非常广泛,比如设计材料、加速农业固氮、水解获得清洁能源等等,实现更多可持续性的目标。

#创作团队:

编译:Takeko

排版:雯雯

#参考来源:

https://news.columbia.edu/news/toward-quantum-computer-calculates-molecular-energy

https://ai.googleblog.com/2022/03/hybrid-quantum-algorithms-for-quantum.html

#图片来源:

封面图:Nicoletta Barolini/Columbia

首图:Erik Lucero, Research Scientist and Lead Production Quantum Hardware

关键词: 计算化学方程的新算法 量子计算机