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潘建偉院士領(lǐng)銜!中科大/北大,最新成果登頂Nature Physics!

研究背景
隨著量子計算技術(shù)的發(fā)展,量子計算化學(xué)作為其潛在應(yīng)用之一引起了廣泛關(guān)注。在這一領(lǐng)域,科學(xué)家們致力于利用量子計算機(jī)解決分子結(jié)構(gòu)和反應(yīng)等復(fù)雜化學(xué)問題。其中,變分量子特征求解器(VQE)等混合量子經(jīng)典計算方法被認(rèn)為是解決量子化學(xué)問題的有前景的途徑。
然而,盡管理論上存在著這些方法的潛力,實際應(yīng)用卻面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。首先,由于分子系統(tǒng)的復(fù)雜性,實際計算所需的量子資源過于龐大,如門數(shù)量、測量數(shù)量和總運(yùn)行時間。其次,量子處理器上的噪聲和誤差問題也對實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性構(gòu)成了嚴(yán)重挑戰(zhàn)。這些困難使得目前的量子化學(xué)實驗往往局限于小規(guī)模或具有限模型的驗證性演示,與理論上的潛力相距甚遠(yuǎn)。
成果簡介
為了解決這一問題,中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)朱曉波教授,潘建偉院士,北京大學(xué)袁驍教授等人在Nature Physics期刊上發(fā)表了題為“Experimental quantum computational chemistry with optimized unitary coupled cluster ansatz”的最新論文。本研究著眼于提高量子計算化學(xué)模擬的可靠性和可擴(kuò)展性。首先,研究團(tuán)隊選擇了變分量子特征求解器作為解決方案的基礎(chǔ),并針對電子結(jié)構(gòu)計算開發(fā)了優(yōu)化的單位耦合簇模型。其次,他們針對量子處理器上的噪聲和誤差進(jìn)行了系統(tǒng)性的優(yōu)化,包括硬件結(jié)構(gòu)的改進(jìn)、基本操作的校準(zhǔn)以及量子錯誤緩解協(xié)議的設(shè)計與實現(xiàn)。通過這些措施,研究團(tuán)隊成功地將實驗中的量子計算化學(xué)模擬擴(kuò)展到了12比特,并將計算精度提高了兩個數(shù)量級。
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研究亮點(diǎn)

(1)實驗首次在嘈雜的量子處理器上實現(xiàn)了變分量子特征求解器(VQE)的H2、LiH和F2模擬。
  • 通過選擇對稱保持和主導(dǎo)項,開發(fā)了優(yōu)化的幺正耦合簇(UCC)模型。

  • 引入了基于UCC型模型中基本操作的校準(zhǔn)實現(xiàn),以提高電路精度。

(2)實驗結(jié)果表明,通過系統(tǒng)硬件增強(qiáng)和錯誤緩解技術(shù)的整合,取得了以下改進(jìn):
  • 實現(xiàn)了高保真度的并行門,顯著抑制了串?dāng)_。

  • 通過優(yōu)化讀出參數(shù),顯著抑制了測量中的相關(guān)讀出誤差。

  • 設(shè)計并實現(xiàn)了四種量子錯誤緩解(QEM)協(xié)議,減輕退相干、讀出和算法誤差。

  • 實現(xiàn)了兩個數(shù)量級的計算精度提高,使得作者能夠?qū)⒔?jīng)過錯誤緩解的模擬擴(kuò)展到12比特。

圖文解讀
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圖1:在超導(dǎo)量子處理器上,變分量子特征求解器variational quantum eigensolver ,VQE示意圖,顯示了器件、量子電路、測量和誤差抑制。
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圖2. 算法的實驗優(yōu)化和實現(xiàn)。
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圖3. 不同分子勢能曲線的變分量子特征求解器VQE模擬。
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圖4:隨著系統(tǒng)大小增加的資源估計和誤差分析。
總結(jié)展望
本文展示了在嘈雜的量子處理器上實現(xiàn)高效可靠的量子化學(xué)模擬的可能性,并為未來量子計算在化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了重要的參考。首先,通過系統(tǒng)性的硬件優(yōu)化和錯誤緩解技術(shù)的整合,作者成功克服了量子計算中的關(guān)鍵挑戰(zhàn),例如電路深度、測量成本和實驗誤差,從而實現(xiàn)了對H2和LiH等分子的高精度模擬。其次,作者通過實驗驗證了變分量子特征求解器(VQE)在解決化學(xué)問題中的有效性和可靠性,即使在受到噪聲影響的量子處理器上也能取得顯著進(jìn)展。最后,作者提出了針對量子模擬中常見錯誤的有效解決方案,并探討了這些方法在不同類型誤差減輕方面的效果,為未來量子化學(xué)模擬的設(shè)計和優(yōu)化提供了重要的指導(dǎo)。
通過這些工作,作者為實現(xiàn)可擴(kuò)展和高精度的量子化學(xué)模擬奠定了基礎(chǔ),這對于解決傳統(tǒng)計算機(jī)在處理復(fù)雜分子時面臨的挑戰(zhàn)具有重要意義。此外,作者的研究也為未來量子計算在材料科學(xué)、藥物設(shè)計等領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的思路和方法。
文獻(xiàn)信息
Guo, S., Sun, J., Qian, H. et al. Experimental quantum computational chemistry with optimized unitary coupled cluster ansatz. Nat. Phys. (2024). https://doi.org/10.1038/s4156702402530z

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