Science封面：谷歌实现量子化学模拟( 二 )
10个量子比特上模拟Hartree-Fock对分子几何形状的能量预测其误差成因可能来源于量子硬件堆栈中 。Sycamore具有54比特 ， 由140多个单独可调的元件组成 ， 每个元件都由高速模拟电脉冲控制 。 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 ， 即使这些参数中的微小误差也可以迅速扩大总计算中的误差 。为了准确地控制设备 ， 研究人员使用了自动化的框架 ， 该框架将控制问题映射到具有数千个节点的图形上 ， 每个节点代表一个物理实验以确定一个未知参数 。 遍历此图可从设备的先验知识转移到高保真量子处理器 ， 并且可以在不到一天时间内完成 。最终 ， 这些技术与算法误差缓解技术一起减少了错误数量级 。 如下图：
上图为氢原子线性链的能量随着每个原子之间的键距增加而增加 。其中 ， 实线是使用经典计算机进行的Hartree-Fock模拟 ， 而点是使用Sycamore处理器进行计算的 。
上图为使用Sycamore计算的每个点的两个准确性度量（失真和平均绝对误差） 。“Raw”是来自Sycamore的原始误差 。“ + PS”是来自校正电子数量的一种误差 。“ +Puriflication”是一种针对正确状态缓解误差的措施 。“ + VQE”是消除所有误差后的优化结果 。开启化学计算蓝图谷歌首席执行官桑达尔·皮猜（Sundar Pichai）第一时间在Titter上表达了自己喜悦的心情 ， 他称 ，此次在量子化学领域的最新成果是迄今为止最大的化学量子计算 ， 也是第一次使用量子计算机对化学反应路径进行建模 。
电子能量的量子计算可以打破困扰多粒子量子力学的维数诅咒 ， 换句话说 ， 通用量子计算机具有从根本上改变计算化学和材料科学的潜力 ， 但在这些领域中 ， 强电子相关性对传统电子结构方法带来了阻碍 。而本次研究利用Sycamore处理器、VQE模型以及误差缓解策略为量子化学系统开辟了一条新的路径 。 通过对多达12个量子比特的仿真测试 ， 确保了化学反应精度 ， 同时为扩展到更大更复杂的化学系统提供了可能性 。研究团队表示 ， 本次实验可以成为量子处理器实现化学计算的蓝图 ， 以及物理模拟优势的起点 。 更重要的是 ， 未来已知如何以一种简单的方式修改本实验中使用的量子电路 ， 使得它们不再有效地可仿真 ， 这将为改进的量子算法和应用确定新的方向 。
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