量子計算機變得越來越大，但仍然很少有實用的方法來利用它們額外的計算能力。為了克服這一障礙，研究人員正在設計算法以簡化從經典計算機到量子計算機的過渡。在《自然》雜志16日發表的一項新研究中，美國研究人員公布的一種算法，可減少量子比特在處理化學方程式時產生的統計誤差或噪音。
該算法由哥倫比亞大學和谷歌量子人工智能項目研究人員共同開發，在谷歌53量子比特“懸鈴木”上使用多達16個量子比特來計算基態能量，即分子的最低能量狀態。哥倫比亞大學化學教授大衛·賴希曼說：“這是有史以來在真正的量子設備上進行的最大規模的量子化學計算?！?/span>
準確計算基態能量的能力將使化學家能夠開發新材料，以加快農業固氮和制造清潔能源的水解過程。
新算法使用了量子蒙特卡洛方法，這是一種計算概率的方法系統。研究人員使用該算法來確定三個分子的基態能量：使用8個量子比特計算滅螺旋劑；使用12個量子比特計算分子氮；使用16個量子比特計算固體鉆石。
基態能量受到變量的影響，例如分子中的電子數量、它們自旋的方向，以及它們圍繞原子核運行的路徑。這種電子能量被編碼在薛定諤方程中。隨著分子變大，在經典計算機上求解該方程變得愈加困難。量子計算機如何規避指數縮放問題一直是該領域的一個懸而未決的問題。
原則上，量子計算機應該能夠處理指數級更大、更復雜的計算，比如求解薛定諤方程所需的計算，因為組成它們的量子比特利用了量子態。與由1和0組成的二進制數字不同，量子比特可同時以兩種狀態存在。然而，量子比特是脆弱的，容易出錯：使用的量子比特越多，最終答案就越不準確。此次開發的新算法利用經典計算機和量子計算機的組合能力來更有效地求解化學方程，同時將量子計算機的錯誤降至最低。
之前求解基態能量的記錄使用了12個量子比特和一種稱為變分量子本征解算器的方法（VQE）。但VQE忽略了相互作用電子的影響，這是計算基態能量的一個重要變量。新的量子蒙特卡羅算法現在包括了這一變量。研究人員說，從經典計算機中添加虛擬關聯技術可幫助化學家處理更大的分子。
研究發現，這一新的經典-量子混合算法與一些經典方法一樣準確。這表明，與沒有量子計算機相比，使用量子計算機可更準確、更快地解決問題，這是量子計算的一個關鍵里程碑。
