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晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
今天,谷歌的量子计算机登上了Science封面,他们成功用 12个量子比特模拟了二氮烯的异构化反应。
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这已经是谷歌量子计算机第二次登上顶级学术期刊封面了。
去年10月,谷歌的量子计算机因为实现了 “量子优越性”登上了Nature封面,仅用了200秒就解决了超算需要1万年才能求解的 量子电路采样问题。
这台量子计算机还能干什么?谷歌说过,能模拟化学分子。不到一年时间,他们就做到了。
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因为分子遵循的是量子力学,用量子计算来模拟也更为合理。只需更少的运算量和信息,就能计算出化学物质的性质。
量子计算机模拟化学分子用处巨大。除了谷歌外,其他拥有量子计算技术的公司也在也研究,微软就是其中一员。
上个月,微软发表了一篇文章,用量子计算帮助化学家寻找催化剂,将二氧化碳转化为甲醛。展示了量子计算与化学结合的应用前景。
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量子化学还是得用量子计算机
薛定谔方程是量子化学的基础,也是化学分子遵循的基本规律,求出方程的解,就能得到物质的具体化学性质。
但是求解薛定谔方程谈何容易,随着分子里原子数量的增多,解方程的运算量呈指数级增长。
就拿化学里比较简单的苯分子(C 6 H 6 )来说,它只有12个原子,但是计算维度达到10 44 ,这是任何超级计算机都无法处理的。
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为了简化求解过程,早在计算机出现之前,就有了一些近似方法,比如谷歌用到的“哈特里-福克方程”。但即使经过简化,运算量也是巨大的。
更糟糕的是,在化学反应过程中,也就是化学键解离时,分子系统的电子结构会变得更加复杂,在任何超级计算机上都很难进行相关的数值计算。
2018年,有人提出了一种新的量子算法,运算复杂度不再是指数增长,而是呈多项式增长,大大降低了运算难度。
算法都具备了,就差一台合适的量子计算机。
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谷歌量子计算机模拟化学反应
去年谷歌的 Sycamore量子处理器实现了53个量子比特的纠缠,所以就用它来模拟几个简单的化学分子试试看。
谷歌先计算6到10个氢原子组成的氢链的结合能。原始方法(下图中的黄色)效果一般,与VQE等算法结合后,量子计算机求得的结果与真实值几乎完全吻合。
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以上是化学分子的静态过程,接着,谷歌又用Sycamore模拟了一个简单的化学反应:二氮烯的异构化。
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二氮烯在顺式和反式之间跃迁的能隙是40.2毫哈特里,量子计算机给出的结果是41±6毫哈特里。
虽然精确度上比前面模拟氢原子链要差不少,但谷歌表示,这是“第一次使用量子计算机预测化学反应机理”。
本文的通讯作者Ryan Babbush说,虽然以上的结果不需要量子计算机就能模拟,但这项工作仍是量子计算向前迈出的一大步。
未来可以将这种算法扩大规模,来模拟更复杂的反应。而要模拟更大分子的反应,还需要更多的量子比特。
Babbush认为,总有一天,我们甚至可以使用量子模拟开发新的化学物质。
— 完—
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