量子计算实用？这篇研究推翻了IBM！

光子盒研究院

量子计算在多个技术和平台上的发展已经达到了在人工问题上比经典计算机有优势的地步，就在本月，IBM团队甚至绕过了量子噪声、首次证明了量子计算机可以在Eagle（127量子比特）上产生精确的结果、在二维横向场伊辛模型的时间演化问题上击败了超级计算机——证明了量子计算机的实用能力。
这无疑是一个巨大的实验成就：（号称）最先进的127Q量子芯片Eagle，为IBM赚足了眼球；然而，刚刚发表在arXiv的一篇预印版文章却将其打回了冰冷冷的现实。

“Efficient tensor network simulation of IBM's kicked Ising experiment”
论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.14887
这次，纽约大学、“熨斗”研究所(Flatiron Institute)的科学家们用张量网络在数字计算上模拟了Eagle芯片，结果发现在经典的kicked ising问题上，张量网络仿真的方式比纯量子芯片的求解更快、更好。

Eagle量子处理器的量子比特布局和实验模拟使用的张量网络结构。

对于经典可验证的系统，实验中的张量网络可以模拟二维横向场伊辛模型的动态；上图是模拟结果与Eagle量子处理器和其他张量网络方法的比较。

对于非经典可验证的系统，上述模拟结果与Eagle量子处理器和其他张量网络方法的比较。
此次实验表明，用量子处理器模拟的重六边形晶格(heavy-hexagon lattice)上的伊辛模型的127量子比特模拟，可以用张量网络准确地进行，而且，计算资源最少。
从结果中得到的一个重要启示是，对量子多体系统的经典模拟可以有许多互补的途径，特别是对那些具有物理结构的系统。实验团队还强调，张量网络方法并不局限于一维和二维系统，高维、非平面系统实际上可以变得更像均值场，使张量网络方法再次很好地发挥作用。
当然，这一成果的意义并不止步于推翻先前IBM的科研数据；团队认为这一工作开辟了新的方向：高度灵活和计算成本低的张量网络方法可以用来对新的量子处理器设计进行基准测试，并可以更好地划定哪些多体量子系统可能成为经典计算技术的困难。
简单来说，他们也为量子模拟带来了新的发展思路。

量子计算机的许多最有前途的短期应用属于量子模拟的范畴：对与现代材料科学、高能物理学和量子化学直接相关的微观粒子的量子特性进行建模。
“近年来，模拟和数字量子模拟领域取得了很多令人兴奋的进展，量子模拟是量子信息处理最有前途的领域之一，无论是在算法开发方面，都已经相当成熟。”斯特拉斯克莱德大学物理系的Andrew Daley教授曾如此盛誉量子模拟技术。
这一技术的发展也将影响几个重要的现实世界的应用，如开发电池、工业催化或固氮的材料。正如空气动力学可以通过数字计算机的模拟或在风洞中研究一样，量子模拟不仅可以在未来的容错数字量子计算机上进行，现在也已经可以通过特殊用途的类比量子模拟器进行实现。

量子模拟器的概述。理解真实的和有前途的材料的物理特性（描绘的是一块磁铁，当这块磁铁足够冷的时候，漂浮在超导体上面）往往需要理论模型把材料简化到可以处理。这样的模型可以将材料视为相互作用的粒子的刚性晶格（用蓝色和红色描述），但即使是这些模型也可能太复杂而无法精确计算。这些计算任务可以映射到可编程的量子模拟器上、用数字和模拟手段来处理这些问题。问题可以在容错的数字量子计算机上解决（在最右边以电路的形式显示，其中线条对应单个量子比特、方框代表量子比特之间的操作），或者可以在类比量子模拟器中建立一个问题的比例模型（在右边描述为一个原子阵列，蓝色和红色代表不同的物种，被“困”在一个灰色表示的光格中）。一系列可编程的量子模拟器正在开发中，希望提高模拟设备的可编程性，并将其与变分数字算法相结合。通过从量子模拟器中收集的见解，我们可以建立更好的模型或获得对模拟材料的新理解。
一般来说，在经典计算机上模拟多体量子动力学面临着一些挑战。
这是因为一个系统可以采取大量的配置、这些配置随着其组成粒子的数量呈指数级增长（例如，每增加一个组成构件就会增加一倍）。这使得一旦系统增长超过一个非常小的规模（通常是50个量子自旋的规模），即使在现有最强大的超级计算机上存储这样的状态也是一个具有挑战性的任务。为了在经典计算机上模拟一个量子系统，科学们在某种意义上需要压缩或从这个指数级的大空间中采样——对于所有已知的方法来说，计算的时间成本随着系统的大小呈指数增长。
而通过在量子硬件上的直接实现，量子模拟器避免了在内存中可能出现的指数级扩展，以及与操作或采样相关的时间成本。

用于模拟的量子设备架构。用于模拟的量子器件架构的生态系统包括光子网络、捕获离子、超导射频腔、光学格或镊子阵列中的中性原子、超导电路以及分子阵列、固态晶体中的缺陷、嵌入原子自旋的半导体技术、量子退火器、具有Floquet动力学的相干Ising机、玻色-爱因斯坦凝聚物和光学腔。

在类比量子模拟器中，系统能够实现特定类别的模型，并被设计为实现一个具有良好校准参数的选定模型。然后，科学家们可以找到最低能量的状态，例如，从一个简单的、控制良好的哈密顿量和一个定义良好的系统初始状态开始，然后非常缓慢地混合到更复杂的哈密顿量。
类比量子模拟器的局限性可以归纳为两部分：
- 首先，我们只能接触到可以直接在模拟仿真器中实现哈密顿量的模型；- 第二，如果没有误差校正，这些系统一般来说很容易受到校准错误（包括不完全实现的哈密顿量和参数校准），以及退相干和噪声的影响。
然后，类比量子模拟的最终极限是由退相干时标设定的，它提供了一个我们可以控制地观察相干量子动力学的时标上限；但这通常远远超出了经典计算中可获得的时间尺度，允许实现实际的量子优势。
许多在经典计算机上使用的算法也可以在容错的数字量子计算机上使用，反之亦然。这包括一系列可以适应的计算最低能量状态的方法，以及时间演化方法：包括那些基于时间演化的Suzuki-Trotter分解。数字量子模拟器的巨大优势是可以实现系统的任何所需的哈密顿量，这为研究广泛的模型、进行工程设计提供了机会。
问题是，在实践中，计算时间演化的算法需要在大型容错量子计算机上进行长时间的计算。与其他容错量子计算一样，这也伴随着基于门的保真度的纠错开销、在实现量子纠错所需的量子比特数量和运行时间方面有巨大的开销。

量子系统模拟的技术现状总结

可以得出的结论是，目前的模拟系统已经可以在量子优势的制度下运行。然而，它是否超出经典模拟的能力范围？IBM曾试图对这一质疑做出回应，但现在看来，盖棺定论还为时过早。
下一步，将是通过与经典计算的直接比较来验证量子设备是先验的。
总之，解决量子多体物理学中的量子问题有很长的历史，也有很多实际应用：既直接用于物理学、化学和材料科学中的量子系统，也用于其他领域的计算。这些问题既难以解决，又与测试量子硬件之外的问题相关——而且很重要，因此它们是展示实际量子优势的极佳候选者。
虽然在形式上没有复杂度证明经典算法的时间成本必须以指数形式扩展，但经典计算中的大多数难题也是如此（包括因式分解和NP-完全问题）；然而，几十年的进展和理解强调这是一个困难的问题，很可能找不到一般的解决方案。
模拟和数字量子模拟器为其中的一些挑战提供了答案，避免了内存资源的指数级扩展；至少对于从已知状态开始的时间演化，也避免了计算的时间成本。
不容质疑的是，今天的类比量子模拟器已经对基础科学产生了巨大的影响。人们对模型的范围以及可扩展性和容错的数字量子模拟在未来的可用性进一步感到兴奋，对实现必要的硬件的时间尺度持谨慎的乐观态度。
在计算史上，经典的模拟和数字计算共存了半个多世纪，并逐渐向数字计算过渡。在斯特拉斯克莱德大学、马克斯-普朗克量子光学研究所、慕尼黑大学、慕尼黑量子科技中心、因斯布鲁克大学、奥地利科学院量子光学和量子信息研究所以及微软公司的研究人员共同撰写的Nature综述中，研究人员曾评估过量子模拟的近期和中期可能性：
“我们预计同样的事情也会发生在量子模拟中，在未来的几十年里，我们预计在模拟和混合设备上的更大规模、经过验证和定量控制的模拟将继续发挥重要作用，而可扩展的容错量子模拟器将在未来被开发出来，以提供对自由编程模型和指定精度的访问。”
参考链接：[1]https://arxiv.org/abs/2306.14887[2]https://www.nature.com/articles/s41586-022-04940-6[3]https://www.nature.com/articles/s42254-023-00599-8[4]https://phys.org/news/2022-07-roadmap-future-quantum-simulation.html

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