IBM科学家通过纠缠锻造将量子模拟规模扩大一倍
FUTURE | 远见 闵青云 文
在最近发表的研究中，IBM 团队展示了「纠缠锻造（entanglement forging）」，以对水分子的基态能量进行非常准确的模拟，成功地在 IBM 的 27 量子比特 Falcon 量子处理器的五个量子比特上表征了 10 个自旋轨道。
在量子硬件上模拟复杂物理系统的能力方面，IBM 团队已经取得进步，而且似乎每年都在量子模拟领域带来强大的新工具和非凡的成就。但是，尽管取得了所有这些进展，今天的量子计算机仍然太小而且太吵，无法充分发挥量子优势。
IBM 研究人员团队一直在寻找一种新方法来推动量子模拟技术，但他们的目标不是增强硬件本身。相反，他们正在开发结合量子和经典计算资源的新技术，以解决对于当今嘈杂的量子硬件来说太难的模拟问题。这些努力的结果可能代表着朝着量子优势迈出的重要一步。
这不是研究人员第一次考虑将经典计算资源纳入量子模拟。事实上，经典计算为当今广泛用于量子模拟的许多技术提供了支持，包括变分量子本征求解器 (VQE) 方法和误差缓解。现在，有了一篇新发表的论文在 PRX Quantum 中
，IBM 团队引入了一种新的量子模拟方法，称为纠缠锻造，它使研究人员能够在量子计算机上仅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 团队通过使用纠缠锻造来创建一个非常精确的对基态能量的模拟来证明这一点。水分子在 IBM 的 27 量子比特 Falcon 量子处理器的 5 个量子比特上成功地表征了 10 个自旋轨道。鉴于其在各种问题结构中的可扩展性和广泛应用，纠缠锻造可以显着扩展量子系统的计算能力，尤其是与 IBM Quantum 的 quantum serverless（一种利用量子和经典资源的新编程模型）等新编程模型相结合时。
「我们展示了一种方法，在许多情况下，它可以让你在量子处理器上运行比其他方法更大的问题，」IBM Quantum 研究员和最近论文的主要作者 Andrew Eddins 说。「纠缠锻造提供了一种将经典计算资源用于解决量子问题的有效方法，在某种程度上，它可以使你的能力加倍。它有效地将你的量子比特数增加了两倍，这真的很了不起。」
利用问题结构来增加量子计算的能力
根据 IBM Quantum 研究人员和该论文的合著者 Sarah Sheldon 的说法，纠缠锻造是对被称为「电路编织（circuit knitting）」的成熟量子计算技术家族的重要补充。
「这里有一点进化，」谢尔顿说。「其他小组已经研究过类似的想法，即通过量子比特或及时将电路分解成更小的部分——比如分解门——以解决更大的问题。纠缠锻造是一种特别可扩展的方法，至少对于具有弱纠缠的问题来说这种结构适合它。」
实际上，系统或问题的结构在启用纠缠锻造技术方面起着至关重要的作用，该技术本质上是通过将系统分成两个弱纠缠的半部，在量子计算机上分别对这些半部进行建模（即前半部，然后是另一半），然后使用经典资源计算它们之间的纠缠。
纠缠锻造使研究人员能够在量子计算机上仅使用一半的量子比特来模拟给定的量子系统。
在这里，「弱纠缠」一词只是表明原始系统的两半之间的相关性相对较少。在自旋向上和自旋向下轨道之间的纠缠有限的情况下，这使得纠缠锻造自然适合模拟分子系统的任务。
然而，根据 Eddins 和 Sheldon 的说法，纠缠锻造的用途可能远远超出化学模拟。「它完全不限于我们在论文中关注的化学环境——VQE 问题、分子哈密顿量等，」Sheldon 说。
「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两半。您还可以将纠缠锻造应用于非弱纠缠的系统。我们只需要在经典计算机上进行更多计算，以确定如何最好地划分系统，或者表示两部分之间的相关性。」
纠缠锻造的工作原理
要了解为什么纠缠锻造可能对量子模拟有用，有必要逐步了解它的工作原理。
首先，假设我们要模拟一些称为 psi 的量子态（在这种情况下，是像水这样的分子系统的状态），在量子计算机上准备该状态，然后执行测量以了解该状态的某些属性——即, 以测量状态的可观测值，例如其能量。我们将这个状态分成两个自然的部分，它们可能共享一些纠缠。
对于 H2O（或其他弱纠缠分子）的分子系统，我们将其分成的两半将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半。所有这些都在上面显示的三部分图的第一部分中进行了说明。
纠缠锻造采用了一个通用电路，该电路在自旋向上和自旋向下两半的组合系统上运行，并将其分成更小的电路，一次只运行一半。换句话说，纠缠锻造技术采用一个在 2N 个量子比特上运行的电路，并将该电路分成两个 N 个量子比特的一半。（作为参考，请参见上图中标有「2N 量子比特电路」的部分。）
从那里，研究人员将这些电路的结果组合成一个总和，该总和由确定原始系统纠缠结构的值列表加权，即两半之间的相关性。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上述值列表来处理表示两半之间的纠缠结构，然后这些值决定了量子计算机必须运行的较小实验来学习整个状态的属性。
弱纠缠导致可扩展性
在表示给定系统的两半之间的纠缠时，纠缠锻造可能会大大减轻量子计算机的负载，但它仍然具有其自身的一组潜在的显着计算成本，尤其是在经典方面。
经典计算机必须维护表示纠缠结构的值列表，并且该列表可能会变得非常大。经典计算机使用该列表来告诉量子计算机它需要准备和测量哪些状态以计算总和中的项。总和为我们提供了系统的总能量。
此外，必须进行的这些测量的数量可能会产生很大的间接成本。但是，如果纠缠较弱，则总和将几乎等于前几项，其余项将相对较小。这很有帮助，因为在实践中，我们可以专注于主要术语，从而大大降低了我们的间接成本。
为了展示他们的技术，研究人员运行了一个独特版本的传统 VQE 实验，仅使用 5 个量子比特来模拟水分子的 10 个自旋轨道模型。通常，对每个轨道中的自旋向上和自旋向下电子进行建模需要 10 个量子比特，但通过纠缠锻造，研究人员能够简单地分别运行分子系统的两半。
最终，研究人员能够只使用了 5 个量子比特计算出完整的 10 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，研究人员表明，该技术在主要感兴趣的近平衡区域产生了 1-10 毫哈特里数量级的高度准确结果。
纠缠锻造、quantum serverless 和量子技术的未来
IBM Quantum 平台负责人 Blake Johnson 表示，纠缠锻造可能对近期的量子技术产生深远的影响。「纠缠锻造本质上使你能够将更大的电路切割成更小的电路，我们可以在更小的硬件上执行，」他说。「更小的电路不仅更容易执行。因为体积更小，它们也能够承受更多的噪音。」
Johnson 还指出，与该技术相关的小电路和高精度是对 IBM 的量子无服务器模型的有力补充，开发人员可以在其中利用 QPU、CPU 和 GPU 资源，而无需考虑基础设施管理。无服务器编程模型允许用户在统一的跨平台环境中更轻松地进行编程——使用户比以往任何时候都更容易在他们的程序中结合量子计算和经典计算。在考虑如何在分子模拟之外的情况下使用电路编织时尤其如此，在这种情况下，确定如何最好地将系统分成两个弱纠缠的两半可能并不那么明显。
「一般来说，如果你想将纠缠锻造扩展到更广泛的问题，潜在的工作流程可能会涉及到你正在寻找最佳切割位置的过程中的一个步骤，在那里重新组装成本最低，」他说。如果研究人员不知道提前切割的最佳位置，他们可能需要使用经典的计算方法来评估各种切割的预期重新组装成本，以及在重新组装的情况下可以执行重新组装的计算资源不便宜。
「从某种意义上说，纠缠锻造和其他电路编织技术可能需要像我们的无服务器概念这样的东西，」他说。「Serverless 提供了强大的经典资源，用于执行重组或分析最有利的切割位置。」
与此同时，约翰逊认为纠缠锻造等技术在推动近期量子计算机的能力发挥着至关重要的作用。
「我们需要纠缠锻造和类似的技术来精确计算处于阈值甚至超过我们今天可以做的阈值的电路，并扩展我们量子系统的计算能力。像这样的技术可能会使下一代量子硬件的量子优势触手可及。」
作者：Robert Davis
原文链接：
https://research.ibm.com/blog/quantum-entanglement-forging
论文链接：
https://journals.aps.org/prxquantum/abstract/10.1103/PRXQuantum.3.010309
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