谷歌采用量子经典混合算法，首次实现16个量子位化学计算

近日，谷歌与哥伦比亚大学团队等采用新的量子经典混合算法，实现了16个量子位的化学计算，这是量子计算机目前能够完成的最大规模的化学计算。

谷歌“悬铃木”(Sycamore)量子计算机，图片来自谷歌

理论上，量子计算机可以实现量子优势，找到经典计算机无法解决的特定问题的答案。量子计算机拥有的量子位越多，其计算能力就以指数级增强。

量子计算机可应用于化学领域，比如进行分子反应的模拟，将有助于开发新型电池或新药。随着分子变大，化学模拟的复杂度与难度将呈指数级增长，量子计算机则可能克服这些挑战。

此次，谷歌量子人工智能项目团队、哥伦比亚大学和加州大学伯克利分校的研究人员使用了蒙特卡罗算法，在谷歌“悬铃木”(Sycamore)量子计算机上采用16个量子位计算分子的基态能量（即分子的最低能量基态），实现了迄今为止规模最大的化学量子计算。相关成果近日发展在《自然》(Nature)期刊。

谷歌此前12个量子位实验（左）和此次16个量子位实验（右），图片来自论文

在研究中，前述团队提出并实验验证了一种经典计算和量子计算相结合的新方法来进行化学研究。这是一种将受约束的费米量子蒙特卡罗算法(QMC)与量子计算相结合的方法。费米量子蒙特卡罗算法(QMC)是为费米子(即一种包含电子的量子粒子)量子物理模型所设计的蒙特卡罗算法。

一般情况下，在经典计算机上运行费米量子蒙特卡罗算法，无法较好地模拟较大的分子。因此，团队采取了经典计算和量子计算的混合方法来克服这一困难。为了评估这种量子经典混合算法的性能，研究人员使用16个量子位来计算金刚石晶体中两个碳原子的能量。

这项实验比谷歌此前在“悬铃木”量子计算机上进行的化学计算多出4个量子位，并取得更精确的实验结果，实现了目前为止最大规模的化学量子计算。

关键词： 蒙特卡罗