20世纪80年代，诺奖得主Richard Feynman（理查德·费曼）首次提出通过可控的量子系统模拟化学和物理学中的量子力学问题。费曼认为：“如果你想要模拟自然界，最好通过量子力学的方法，但是这并不容易。”四十多年来，全球科学家朝着这个伟大的目标在理论和实验方面都取得了实质性的进展，特别是超导量子位的快速发展。2019年，Google的Sycamore量子处理器已经宣布实现了量子霸权，这种量子霸权甚至比最大的经典超级计算机都能更有效地从随机量子电路的输出中采样。
2019年10月，谷歌量子计算机登上Nature封面
在2019年10月的一篇Nature封面论文中，Google AI 量子实验室展示了53比特Sycamore量子处理器的“量子无敌性”。量子计算机的计算能力可能比其经典计算机更高，但下一代量子计算机是否能够解决经典体系中具有实际意义的棘手问题，仍然未可知。
有鉴于此，谷歌AI量子实验室通过在超导处理器上进行经典的化学问题来探索量子计算机是否能够解决经典体系中的实际难题，在实验上实现了分子级电子能量的Hartree-Fock计算。该研究对于化学领域的催化剂设计和新药开发意义重大，不仅具有学术价值，也将在商业领域带来全新的冲击。尽管所执行的计算也可以在经典计算机上运行，但该实验构建了许多用于量子化学模拟的关键构建模块，为实现针对化学问题的量子计算铺平了道路。早在2005年，加州大学伯克利分校Alán Aspuru-Guzik等人首次提出用于量子计算化学的量子算法，随后科学家继续提出了一系列改进来降低计算成本。其中，影响力最大的一个改进在于变分量子本征求解器（VQE），它通过利用经典协处理器减轻了量子处理器的负担。但是，VQE是否可以解决电子结构问题的经典棘手问题，仍然悬而未决。因为之前的研究中，VQE实验虽然已经实现了多达6个量子位的电子结构计算，但是经典实际问题的计算可能需要大约100量子位。而且，随着问题大小的增加，实现量子算法所需的量子电路深度也随之增加。即使在扩大处理器规模的同时保持了量子位的质量，具有更深电路的更大处理器也会导致计算错误率增加。
量子计算的准确性
错误的累积是否对VQE造成致命伤害？这是量子计算领域最紧迫而又悬而未决的问题之一。 谷歌AI实验室的研究人员通过使用6到12个量子位的VQE实验来解决这些悬而未决的问题。他们决定研究采用Hartree-Fock方法计算氢链的结合能和二氮烯的异构化。这主要是考虑到Hartree-Fock方法为电子结构计算提供了近似的解决方案，并且是经典的易于计算的方法，所以通常用作解决电子结构问题的量子计算方法的第一步。这种VQE实验展示了实现大规模VQE的许多关键模块，包括电子状态准备，用于任何单粒子和双粒子还原密度矩阵元素的哈密顿量测量，两种误差减少技术以及外环经典优化。这项工作使先前的研究成功地扩展到了量子计算化学领域，为将来针对经典体系中难处理系统的VQE实验奠定了良好的基础。这项研究最重要的部分，就是发现了为量子处理器定制算法的必要性以及减少错误技术的重要性，并提出了对应的方案。研究人员使用最新的技术阐明了如何使用受限的硬件拓扑实现更复杂的计算，所提出的错误缓解技术有效地将原始状态保真度提高到> 99％，大约增加了两个数量级。
1）量子计算中是否存在噪声，尚未可知。如何更好地克服噪音而获得更准确的结果，是今后发展的重要方向之一。在这项工作中使用的技术专门用于量子模拟，通过局部密度矩阵信息和铁离子系统的N可表示性条件来利用粒子守恒。对于具有72个2比特比特门的12比特比特计算，组合的错误缓解技术有效地将原始状态保真度提高到> 99％，这表示大约增加了两个数量级。2）在解决化学问题方面，量子计算机是否能够超越经典的超级计算机？还需要在理论和实验上得到更多的验证。参考文献：
1. Google AI Quantum and Collaborators. Hartree-Fock on a superconducting qubit quantum computer. Science 2020, 369, 1084-1089.
https://science.sciencemag.org/content/369/6507/1084
2. Xiao Yuan. A quantum-computing advantage for chemistry. Science 2020, 369, 1054-10855.
https://science.sciencemag.org/content/369/6507/1054
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