随着系统规模的增长,通过量子化学方程进行建模的计算复杂度也在迅速增加,因为这会导致量子变量的数学和统计量呈指数级缩放。对于现代的经典计算机平台而言,想要在量子化学方程式上得到让人满意的精确解,仍是一件相当棘手的事情。不过今日发表于《科学》杂志上的一项新研究,就为具有指数级计算能力的量子计算平台,提供了一种新颖的系统封装方法。 Sycamore54量子比特计算机(图自:GoogleAIBlog) 谷歌人工智能量子团队在文章中称,其借使用了54量子比特位的Sycamore计算机,在上面开展了有史以来最大规模的运算,以寻求可为当前的量子化学模拟技术进行加速的新方法。 尽管研究的重点是真实化学系统的哈特里-福克近似(Hartree-Fockapproximation),但本次在量子计算机上开展的化学运算量是以往的两倍,并且包含了十倍的量子门操作。 为实现这一目标,研究团队借助了一款噪声健壮的变分量子本征求解器(VQE),其能够通过量子算法,对化学机理展开直接的模拟。 VQE的重要性在于,量子计算很容易产生噪声,从而导致计算结果不准确。 本质上,该技术可将量子处理器视作神经网络,并试图通过动态最小化的成本函数来解决计算过程中的错误、并优化量子电路的参数。 据悉,Sycamore具有54个量子比特,由140多个可调节的单独元件组成,每个元件都由高速、模拟电脉冲来控制。 要实现对整个设备的精确控制,需要对2000多个控制参数进行微调。即便是微小的误差,也足以在总计算结果中表现出相当大的偏离。 动用Sycamore10个量子比特位计算模拟出的结果(分子几何形状的能量预测) 为此,研究团队特地使用了一套自动化框架,能够将问题映射到具有数千个顶点的图形上。其中每个顶点都代表一项物理实验,以对单个未知参数进行确定。 遍历该图之后,我们可将设备的先验知识转移到高保真的量子处理器上,然后在不到一天的时间内完成模拟运算。结合其它纠错技术,可将错误数量级控制在极小的范围。 基于此,谷歌研究团队不仅在量子计算机上运行了迄今最大规模的化学模拟,还提供了概念的证明——即当VQE与纠错策略结合使用时,该犯法能够保障量子化学模拟的准确性。 展望未来,研究人员希望他们可在量子处理器上进行更多的仿真。感兴趣的朋友,可在GitHub上查阅本次实验的完整代码。 研究的更多细节,可在《科学》(Science)杂志的《Hartree-Fockonasuperconductingqubitquantumcomputer》一文中找到。 |





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