量子科技混和优化算法更合理测算激发态动能

量子科技混和优化算法更合理测算激发态动能 在真正量子科技机器设备上完成至今最规模性密度泛函理论测算
經典-量子科技混和优化算法更合理测算激发态动能

高新科技日报北京市3月16日电 （实习记者张佳欣）量子计算机越来越越来越大，但依然非常少有好用的办法来运用他们附加的计算水平。为了更好地摆脱这一阻碍，科学研究工作人员已经设计方案优化算法以简单化从經典电子计算机到量子计算机的衔接。在《自然》杂志期刊16日发布的一项新科学研究中，美国研究工作人员发布的一种优化算法，可降低量子比特在解决化学方程时发生的统计分析偏差或噪声。

该优化算法由美国哥伦比亚大学和Google量子科技人工智能技术项目研究工作人员合作开发，在Google53量子比特“悬铃木”上应用高达16个量子比特来测算激发态动能，即分子结构的最少动能情况。美国哥伦比亚大学有机化学专家教授大衛·赖希曼说：“这也是迄今为止在真实的量子科技机器设备上实现的最大量的密度泛函理论测算。”

精确测算激发态动能的功能将使科学家可以开发原材料，以加速农牧业固氮菌和生产制造绿色能源的水解反应全过程。

新优化算法应用了量子科技蒙特卡洛方法，这也是一种测算可能性的方式系统软件。科学研究工作人员应用该优化算法来明确三个分子结构的激发态动能：应用8个量子比特测算灭螺旋式剂；应用12个量子比特测算分子结构氮；应用16个量子比特测算固态裸钻。

激发态动能遭受自变量的危害，例如分子结构中的电子器件总数、他们磁矩的方位，及其他们紧紧围绕原子运作的途径。这类电子能量被编号在薛定谔方程中。伴随着分子结构增大，在传统电子计算机上求得该方程式越来越更加艰难。量子计算机怎样避开指数值放缩问题一直是该行业的一个难以解决的问题。

正常情况下，量子计算机应当可以解决指数级更高、更繁杂的测算，例如求得薛定谔方程需要的测算，由于构成他们的量子比特运用了量子态。与由1和0构成的二进制数据不一样，量子比特可另外以二种情况存有。殊不知，量子比特是敏感脆弱的，非常容易错误：应用的量子比特越多，最后回答就会越不精确。本次开发设计的新优化算法运用經典电子计算机和量子计算机的搭配工作能力来更合理地求得化学方程，与此同时将量子计算机的不正确降至最少。

以前求得激发态动能的纪录应用了12个量子比特和一种称之为变分量子科技本征解计算工具的方式（VQE）。但VQE忽视了相互影响电子器件的危害，这也是测算激发态动能的一个关键自变量。新的量子科技蒙特卡罗优化算法如今包含了这一自变量。科学研究工作人员说，从經典电子计算机中加上虚似关系技术性可协助科学家解决更高的分子结构。