計算化學方程的新演算法

量子計算機正在變得越來越大,但利用它突出的計算能力的實用方法仍然少之又少。研究人員已經在現有的量子計算機上嘗試了一些簡單的模擬,比如谷歌的量子處理器懸鈴木(Sycamore)已經進行了有關化學鍵、高溫超導和奈米線的模擬,甚至還模擬出了時間晶體等奇異物質相。

另一方面,科學家也越來越意識到經典計算機的侷限,尤其是,當量子力學定律被轉化為經典計算機可運行的程序時,經常會出現運行時間或記憶體量與模擬的物理系統大小「比例完全失調」。

為了克服這這些障礙,研究人員開始設計特殊的演算法,讓經典計算機到量子計算機的過渡變得更加簡單自然。近日,在《自然》上發表的新研究中,一組研究團隊公佈了一種新的演算法,它能有效地減少量子比特在處理化學方程時產生的統計錯誤,並降低噪聲

這種演算法由化學家和量子計算機方面的研究人員共同開發,在谷歌53個量子比特的量子計算機懸鈴木上使用了多達16個量子比特,來計算基態能量,也就是一個分子的最低能量態。這是有史以來在真正的量子設備上進行的最大量子化學計算

谷歌懸鈴木量子處理器。| 圖片來源:Rocco Ceselin/ai.googleblog.com

經典-量子混合計算

基態能量受各種變數的影響,比如分子中電子的數量、它們自旋方向以及它們圍繞原子核運行時的路徑。這種電子能量被編碼在薛丁格方程中。隨著分子越來越大,在經典計算機上解這個方程的難度呈指數級增長。

從原理上來說,量子計算機有能力處理複雜程度和體量呈指數級變化的計算,比如解薛丁格方程所需的那些計算,因為它們的量子比特恰恰利用了量子態的獨特優勢。與由1或0組成的比特不同,量子比特可以同時存在於0和1的疊加狀態。但問題是,量子比特也非常脆弱,很容易出錯。使用的量子比特越多,最後的答案就越不準確。

新研究中的這種新演算法,則利用了經典計算機和量子計算機的結合力量,從而更有效地解化學方程,並最大限度地減少量子計算機的錯誤。

計算示意圖。量子處理器(右)測量指導經典計算(左)的資訊。叉形表示量子比特,其中用於最大實驗的量子比特被標記為綠色陰影。箭頭的方向表明量子處理器不需要來自經典計算的任何反饋。紅色條塊代表經典計算中被量子計算機的資料過濾掉的部分,得到基態能量這樣的良好估計。| 圖片來源:ai.googleblog.com

這一演算法使用了量子蒙特卡羅技巧,當有大量未知的隨機變數在起作用時,這是一個計算概率的方法系統。研究人員使用了他們的演算法來確定三種分子的基態能量,包括使用8個量子比特對H₄的計算,12個量子比特進行的N₂分子的計算,以及16個量子比特對一個固體金剛石晶體中兩個碳原子能量的計算。

一臺經典計算機可以處理演算法中大部分量子蒙特卡羅模擬,懸鈴木則加入計算最複雜的步驟:計算試驗波函數(由量子計算機執行的對基態能量的數學描述的猜測)與樣本波函數之間的重疊,這是蒙特卡羅統計過程的一部分。這種重疊為蒙特卡羅抽樣提供了一組約束條件,也就是所謂的邊界條件,它確保了計算的統計效率

經典計算機和量子處理器之間的這種分工,幫助團隊最好地利用了兩種資源。研究已經證明,即使在量子計算機上使用基態的低解析度近似(僅僅幾個編碼電子位置的量子比特),經典計算機也能有效地解出一個更高解析度的版本(電子位置更現實化的結果)。

完善量子計算化學

先前解決基態能量的紀錄使用了12個量子比特和一種叫作變分量子本徵求解器(VQE)的方法。但VQE忽略了相互作用的電子的影響,這其實是計算基態能量的一個重要變數,而新研究中的量子蒙特卡羅演算法則囊括了這一變數。

這項新工作中的經典-量子混合計算與一些最好的經典方法一樣精確。這表明,使用量子計算機可以幫助更準確、快速地解決問題,這是量子計算的一個關鍵里程碑

研究人員相信,增加經典計算機的虛擬關聯技術可以幫助化學家處理更大的分子。他們希望繼續調整演算法,讓計算效率不斷提升,同時工程師也將努力建造更好的量子硬體,利用已經擁有的工具和最先進的量子資訊科學來完善量子計算化學。

掌握了準確計算基態能量的能力,就能幫助化學家開發新型材料。這一演算法的應用前景非常廣泛,比如設計材料、加速農業固氮、水解獲得清潔能源等等,實現更多可持續性的目標。

#創作團隊:

編譯:Takeko

排版:雯雯

#參考來源:

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

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

#圖片來源:

封面圖:Nicoletta Barolini/Columbia

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

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