量子计算机就其本质而言，非常适合帮助科学家们在化学领域取得突破性发现，因为它可以比经典计算机，更有效地进行分子模拟。随着量子计算机能力的提升，以及过程中对其更深入的理解，人类也许很快就能精确地预测分子的性质，预测结果与实际的实验相比不相上下。要想准确描述分子，需要在许多竞争效应中达到微妙的平衡，而这又需要大量的量子比特和量子运算。而为了帮助量子计算机达到实现化学发现所需的精度要求，IBM的Qiskit跨学科研究团队，与戴姆勒汽车公司(Daimler AG)和弗吉尼亚理工大(Virginia Tech)的合作伙伴一起，借助经典计算机，从根本上减少了量子计算机模拟分子所需的量子比特数。团队证明，在如今的小型量子计算机上，可以以更高的精确度来计算一些较为典型的分子(如氟化氢)性质。与使用相同的基底函数组进行计算相比，模拟方法并没有明确地模拟出电子-电子之间的尖端(electron-electron cusp)[2]。团队通过将量子模拟方法，与分子的动能和势能(称为哈密顿量)在计算中表示方式的变化相结合，来弥补资源的限制。实验成果及更多技术细节发表在《物理化学化学物理》(Physical Chemistry Chemical Physics)上[3]。哈密顿量以爱尔兰数学家威廉·罗文·汉密尔顿(William Rowan Hamilton)爵士的名字来命名，它是一个决定化学体系性质的数学函数。要想准确描述一个分子的哈密顿量，需要大量的轨道信息，也就是电子分布的空间函数。轨道基组越大，量子比特和量子运算的成本就越高。因此，团队无法在量子硬件模拟中呈现出足够多的轨道，来将现实世界中复杂分子的电子相关联。图2｜氟化氢的分子轨道（来源：chemistry）在这种情况下，研究人员通常会采取以下两种方式中的一种：等到量子计算机有足够多的量子比特时，再来模拟特定研究所需的所有轨道；或者继续进行对理解概念有帮助的计算，但对分子真正的化学性质一知半解。而团队选择了第三种途径，使用“互相关(transcorrelated)”的哈密顿量，通过解释一个基本事实，改进了对于分子的描述：由于电子是带负电荷的粒子，所以它们相互排斥。这里的“互相关”哈密顿量可以理解为，在传统哈密顿量的基础上，提供一些关于相互作用的额外信息，这些相互作用需要更大的基础集合来进行精确描述。因此，量子计算机不能使用传统的哈密顿量。这种重要而复杂的现象，就是上文中提到的电子-电子之间的尖端，需要大量的轨道才能精确描述。此方法建立在弗吉尼亚理工大的经典模拟工作基础之上，使基于互相关的哈密顿量实现量子模拟，该哈密顿量中几乎包含有电子-电子之间的尖端。图3｜精确度的提升过程（来源：《物理化学化学物理》）实验结果得到了更为精确的分子模拟，而无需增添数百个更多的量子比特，或是加深量子线路。其中，量子线路代表量子比特的数量以及对其施加的运算。更深层的线路可以执行更多操作，但在量子计算过程中，出错的机会也会相应增加。尽管今天的高性能经典计算机，可以进行详细的化学模拟，但量子计算机有潜力提供指数级别上更为精确地模拟，这种模拟是经典计算机无法处理的复杂且大型的分子系统。像戴姆勒这样的汽车制造商，正在研究用于量子化学和材料科学的新型量子算法，表示对此次的合作十分感兴趣。新材料的发现，有利于开发出性能更高、寿命更长且价格更低的电池。戴姆勒公司很早就意识到，电动汽车在减少汽车排放和化石燃料消耗方面的积极作用。其与IBM在量子计算领域的合作，也符合戴姆勒公司提倡电气化的初衷。团队的方法是在量子计算机上，以实验精度计算材料特性的一个必经步骤。模拟的轨道越多，就越接近真实实验的结果。更好的建模和模拟，终将印证对于特定性能新材料的预测。[1]https://medium.com/qiskit/a-tale-of-colliding-electrons-boosting-the-accuracy-of-chemical-simulations-on-quantum-computers-50a4b4ee5c64[2]https://en.wikipedia.org/wiki/Kato_theorem[3]https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2020/CP/D0CP04106H#!divAbstract- E-mail：support@qtumist.com
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