费曼最初的想法
1981年,物理学家理查德·费曼做了一场演讲,提出了一个看似简单的抱怨:自然界不是经典的,所以如果你想诚实地模拟它,最好也用一台量子机器。他的观点不是营销话术。他注意到,在普通计算机上模拟量子系统——原子、分子、材料——会随着系统增大而呈指数级变难,而他猜测解决办法是用自然界所用的同一种材料来搭建模拟器。
直觉是这样的。经典计算机必须用普通的数字写下量子系统正在做的一切——而一个量子系统蕴含着数量惊人的相互关联的可能性。相比之下,量子计算机本身就是一个可控的量子系统。因此,与其煞费苦心地*描述*量子行为的每一个细节,不如让一台调校得当的量子设备*以同样的方式运转*,然后读出答案。这种思路的重构——用量子来模拟量子——正是整个领域的奠基性想法。
为什么分子在经典计算上如此棘手
要了解一个分子的行为——它结合得有多紧、如何反应、能量最低的形态是什么样——你需要弄清它的电子,而电子是深度量子化的。它们并不待在固定的位置上;它们存在于一片共享的、纠缠的可能性云团之中,其中每个电子的状态都同时取决于所有其他电子。忠实地刻画这一点,正是量子化学的核心。
问题出在规模上。粗略地说,追踪一个分子量子态所需的信息量,会随着所涉及的电子(或轨道)数目而呈指数级增长。多加几个原子,记账量就会暴涨,超出任何经典超级计算机所能存储的范围,更别说计算了。如果你坚持要精确答案,一个不大的分子就已经能超过地球上每一台机器的内存。
所以这堵墙是具体而诚实的:问题不在于经典计算机慢,而在于*信息本身*增长得太快,根本装不下。这正是量子模拟所瞄准的缺口——不是针对所有问题,而是专门针对这一个。
量子模拟
这个方案是把一个真实的分子映射到量子计算机上。每个量子比特(或一组量子比特)代表分子电子态的一部分,而一套由量子门构成的量子电路经过精心编排,使量子比特按照真实电子的方式演化。由于一个量子比特寄存器天然就同时处于跨越众多组态的叠加态,它能以经典比特无法做到的方式承载分子相互关联的量子态——它的内存随物理一同增长,而不是与之抗争。
有一个症结定义了当下这个时刻。费曼的完整愿景——以及像相位估计这样有望为化学带来明确、可证明优势的著名算法——通常需要深而低误差的电路,这意味着要有带纠错的容错硬件。我们还没走到那一步。如今的机器属于NISQ:有噪声、中等规模,退相干限制着一次计算在信号被噪声淹没之前能跑多久、多深。这一现实塑造了人们当下实际尝试的一切。
VQE的实战应用
由于我们还无法运行那些深而理想的算法,研究人员转而采用一种适配含噪声硬件的方法:变分量子本征求解器(VQE)。它的目标谦逊却实在——估计一个分子的基态能量,也就是它所能稳定到的最低能量,而这是预测结构和反应性最重要的单一数字。VQE是一种混合方法:一台量子计算机和一台经典计算机轮流上阵。
- 选一个猜测。一段简短、对硬件友好的量子电路(称为*拟设*ansatz)为分子准备一个试验态,由一组可调的旋钮设置(参数)来调节。
- 测量能量。在量子设备上运行该电路并多次测量,以估计该试验态的能量。(在这里,浅层电路是一个优点——它在噪声毁掉结果之前就跑完了。)
- 让经典计算机来优化。一个经典算法查看这个能量,微调旋钮以试图把它降低,然后把新的设置交回给量子设备。
- 重复。两台机器循环往复——量子设备准备并测量,经典设备进行调整——推动能量不断下降,逼近真正的基态。
这套方法之所以能在含噪声硬件上奏效,靠的是一条叫作变分原理的物理:真正的基态能量是任何态所能达到的最低值,所以无论VQE找到什么,它都是一个*上界*——你可以不断把它往下压,而绝不会意外地低于真实答案。经典优化器负责搜索;量子设备则负责经典计算难以胜任的那部分——承载那个纠缠的试验态。
最可信的近期突破
如果你对量子计算只记住一个现实的希望,那就记住这一个:模拟分子和材料,是量子计算机最有可能率先证明自身价值的地方。原因是结构性的,而非炒作——化学本质上就是量子的,经典方法在最棘手的情形下会撞上一堵真实的指数级高墙,而即便是一个近似的量子答案,也可能对设计催化剂、电池、化肥或药物有重要意义。
与此同时,要对时间表保持诚实。还没有人针对工业界真正关心的化学问题展示出量子优势——如今的演示都是经典计算已经能解的小分子,只是为了证明方法行得通。真正令人信服的回报,很可能要等到拥有大量逻辑量子比特的容错机器,而那还需要多年的艰苦工程,绝非几个月之事。