对费米子系统进行模拟是量子计算的主要应用之一。本研究使用12个量子比特实现多次化学量子模拟，包括二氮烯分子异构化反应的建模，还展示了基于N表示性的错误缓解决策，极大地改善了实验的有效保真度。而参数化的ansatx电路实现了非相互作用费米子演化的Givens旋转方法，通过可变优化制备出Hartree-Fock波函数。研究结果为进行大型量子化学模拟奠定基础。

2020年8月28日，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。

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。

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。

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（C6H6）来说，它只有12个原子，但是计算维度达到1044，这是任何超级计算机都无法处理的。

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。

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。

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。

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。

参考链接：

https://science.sciencemag.org/content/369/6507/1084

https://arxiv.org/abs/2004.04174

https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/quantum-computing-enhanced-computational-catalysis/

https://www.newscientist.com/article/2253089-google-performed-the-first-quantum-simulation-of-a-chemical-reaction/

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