IBM将量子模拟的规模扩大了一倍

光子盒研究院出品

在最近发表的研究中，IBM的一个团队展示了“entanglement forging”技术，该技术可以非常精确地模拟水分子的基态能量，成功地在27量子比特Falcon量子处理器的5个量子比特上表示10个自旋轨道。

IBM在利用量子硬件模拟复杂物理系统方面已经取得了长足的进步，几乎每年都有强大的新工具和量子模拟领域的显著成就。但是，尽管取得了这些进步，今天的量子计算机仍然太小，噪声太大，无法展现出全部的量子优势。

IBM一直在寻找一种新的方法来推动量子模拟技术，但他们的目标并不是增强硬件本身。他们正在开发结合量子和经典计算资源的新技术，以解决对当今嘈杂的量子硬件来说太难的模拟问题。这些努力的结果是追求量子优势的重要一步。

这并不是研究人员第一次考虑在量子模拟中整合经典计算资源。事实上，经典计算能力是当今量子模拟中广泛应用的许多技术，包括变分量子本征求解器(VQE)方法和错误缓解方法。1月14日，IBM在PRX Quantum上发表的一篇新论文[1]介绍了一种称为“entanglement forging”的量子模拟新方法，该方法使研究人员能够在量子计算机上只使用一半的量子比特来模拟给定的量子系统。

在他们的论文中，IBM团队通过使用entanglement forging创建了一个非常精确的水分子基态能量模拟，成功地在IBM的27量子比特Falcon量子处理器的5个量子比特上表示了10个自旋轨道。鉴于其可扩展性和在各种问题结构上的广泛应用，该方法可以显著地扩展量子系统的计算能力，特别是与新的编程模型相结合时，如IBM的Quantum Serverless编程模型——一种利用量子和经典资源的新编程模型。

一般来说，如果研究人员想要模拟一个水分子的10个自旋轨道，他们需要使用至少有10个量子比特的量子计算机来模拟。这是因为大多数量子模拟技术要求它们模拟的系统的每个相关“特征”都有一个量子比特。

通过entanglement forging，IBM能够有效地将问题一分为二。这意味着研究人员将10个自旋轨道分成两组，每组5个，然后只用5个量子比特处理每组。

IBM Quantum研究员、最新论文的第一作者Andrew Eddins表示：“我们展示了一种方法，在许多情况下，可以让你在量子处理器上运行比正常情况下更大的问题。entanglement forging提供了一种有效的方法，将经典计算资源用于量子问题，在某种程度上，可以使你的能力翻番。它有效地将你的量子比特数增加了两倍，这是非常显著的。”

根据IBM Quantum研究员、该论文的合著者Sarah Sheldon的说法，entanglement forging是IBM的“电路编织”量子计算技术的重要补充。

Sheldon说：“entanglement forging是一种特别可扩展的方法，至少对于具有这种结构的弱纠缠的问题来说是如此。”

事实上，系统或问题的结构在实现entanglement forging技术中起着至关重要的作用，这种技术本质上是通过将系统分成两个弱纠缠的部分，在量子计算机上分别对这两个部分建模，然后用经典资源来计算它们之间的纠缠度。

这里，术语“弱纠缠”简单地表示原始系统的两半之间相对较少的相关性。这使得entanglement forging自然适合在自旋上升和自旋下降轨道之间存在有限纠缠的情况下模拟分子系统的任务。

根据Eddins和Sheldon的说法，entanglement forging的用途可能远远超出化学模拟。“这完全不局限于我们在这篇论文中关注的化学环境——VQE问题、分子哈密顿量等。”

“可能还有其他系统——例如，晶格模型中的空间分区——其中有一个自然分区，你可以使用它轻松地将系统分成两个弱纠缠的部分。你也可以将entanglement forging应用于非弱纠缠的系统。这时，我们只需要在经典计算机上进行更多的计算，因此，需要确定如何最好地划分系统，或表示两部分之间的相关性。”

为了理解为什么entanglement forging可能在量子模拟中产生有利影响，有必要一步一步地了解它是如何工作的。

首先，假设我们想要模拟一种称为ψ的量子态(这里是分子系统的状态，如水H2O)，在量子计算机上制备该状态，然后进行测量，以了解该状态的一些属性——也就是测量该状态的可观测值，例如其能量。把这种状态分成两个自然的部分，它们可能会有一些纠缠。

如下图所示，对于H2O(或其他弱纠缠分子)分子系统，我们将系统分成两部分，分别对应于分子的自旋向上和自旋向下部分。因此我们使用指向适当方向的箭头标记这两部分。

对于H2O分子系统(或其他弱纠缠分子)，两部分将对应于分子的自旋向上和自旋向下部分——使用指向适当方向的箭头标记。

entanglement forging采用一种通用电路，这个电路在自旋向上和自旋向下两部分的组合系统上运行，并将它分成更小的电路，每次只运行一半。换句话说，entanglement forging技术采用一个在2N个量子比特上运行的电路，并将该电路分成两半，即N个量子比特。

然后，研究人员将这些电路的结果组合成一个总和，由一系列值加权，这些值决定了原始系统的纠缠结构，即两部分之间的相关性。

这就是经典计算资源发挥作用的地方。经典计算机通过跟踪前面提到的值列表来表示两部分之间的纠缠结构，然后这些值决定了量子计算机必须运行的较小实验，以了解整个状态的属性。

研究人员在表示给定系统的两部分之间的纠缠时，entanglement forging可能会大大减轻量子计算机的负担，但它仍然有其自身的一组潜在的巨大计算成本，特别是在经典方面。经典计算机必须维护代表纠缠结构的值列表，而且该列表可能会非常大。经典计算机用这个列表告诉量子计算机它需要制备和测量哪些状态来计算总和。总和给出了系统的总能量。

此外，必须进行的这些测量的数量也可能会带来很大的间接成本。然而如果纠缠很弱，总和将几乎等于前几项，其余项将相对较小，从而大大降低这些间接成本。

为了证明他们的技术，研究人员运行了一个传统VQE的独特实验版本，仅使用5个量子比特就模拟了水分子的10自旋轨道模型。通常，模拟每个轨道中的自旋向上和自旋向下的电子需要10个量子比特，但是通过entanglement forging技术，研究人员能够简单地分别运行分子系统的两半。

对一系列分子几何形状重复实验，研究表明entanglement forging产生1-10毫哈特里数量级的高精度结果。

最终，研究人员只使用了5个量子比特，就能够计算出完整的10个量子比特系统的能量。如上图所示，对一系列分子几何形状重复实验，研究表明，该技术在主要关注的近平衡区域产生了1-10毫哈特里数量级的高精度结果。

参考链接：

[1]https://journals.aps.org/prxquantum/abstract/10.1103/PRXQuantum.3.010309

[2]https://research.ibm.com/blog/quantum-entanglement-forging

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