3月16日电 量子计算机越来越大，但利用其额外计算能力的实用方法仍然很少。为了克服这一障碍，研究人员正在设计算法，以简化从经典计算机到量子计算机的过渡。在《自然》杂志16日发表的一项新研究中，美国研究人员发表的一种算法可以减少量子位在处理化学方程式时产生的统计误差或噪声。
该算法由哥伦比亚大学和谷歌量子人工智能项目的研究人员共同开发。它使用谷歌53个量子位“悬铃木”上多达16个量子位来计算基态能量，即分子的最低能量状态。哥伦比亚大学化学教授大卫赖希曼(David Reichman)说：“这是有史以来在真实的量子设备上进行的最大规模的量子化学计算。”
精确计算基态能量的能力将使化学家能够开发新材料，以加速农业固氮和清洁能源生产的水解过程。
新算法使用量子蒙特卡罗方法，这是一种计算概率的方法体系。研究人员用这种算法来确定三个分子的基态能量：用8个量子位来计算螺旋杀手；使用12量子位计算分子氮；用16个量子位计算实心钻石。
基态能量受变量的影响，例如分子中的电子数、电子自旋的方向以及电子绕原子核的路径。这个电子能量被编码在薛定谔方程中。随着分子变大，在经典计算机上解这个方程变得越来越困难。量子计算机如何避免指数标度一直是该领域的一个未决问题。
原则上，量子计算机应该能够处理指数级更大和更复杂的计算，例如求解薛定谔方程所需的计算，因为组成它们的量子位使用量子态。与由1和0组成的二进制数不同，量子位可以同时以两种状态存在。然而，量子比特是脆弱的，容易出错：使用的量子比特越多，最终的答案就越不准确。此次开发的新算法利用了经典计算机和量子计算机的联合能力，更有效地求解化学方程式，同时最大限度地减少了量子计算机的误差。
之前求解基态能量的记录使用了12个量子位和一种叫做可变分量本征解算器(VQE)的方法。然而，VQE忽略了相互作用电子的影响，这是计算基态能量的一个重要变量。新的量子蒙特卡罗算法现在包括了这个变量。研究人员表示，从经典计算机中加入虚拟关联技术可以帮助化学家处理更大的分子。
发现这种新的经典-量子混合算法与一些经典方法一样精确。这说明，与没有量子计算机相比，使用量子计算机可以更准确、更快速地解决问题，这是量子计算的一个关键里程碑。
