谷歌采用新型量子经典混合算法达成迄今最大16量子位化学计算
发布时间：2022-03-29 08:17:54 所属栏目：移动互联 来源：互联网
导读：在某些情况下费米子符号问题是如何出现示例和尝试修复符号问题时可能看到的改进示例。 谷歌量子AI团队已经在量子计算领域取得一些成绩，比如，成功在量子处理器上实验模拟了高温超导、纳米线、时间晶体等的简单模型，还开发了适用于构建纠错量子计算机的算法
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在某些情况下费米子符号问题是如何出现示例和尝试修复符号问题时可能看到的改进示例。 谷歌量子AI团队已经在量子计算领域取得一些成绩，比如，成功在量子处理器上实验模拟了高温超导、纳米线、时间晶体等的简单模型，还开发了适用于构建纠错量子计算机的算法。 现在，谷歌又采用一种新的混合量子算法，执行了迄今为止最大的化学量子计算。 即使只是在经典计算机上存储量子态的较好描述也可能花费巨大，计算量子态则代价更为昂贵。本次在量子计算机帮助下进行的化学模拟实验表明，谷歌实现了与最先进的经典方法相媲美的精度，并且不会造成繁琐的错误偏差。 “我们的出发点是使用一系列蒙特卡罗技术，例如，用投影仪蒙特卡罗来描述量子力学系统的最低能量状态（如钻石晶体中的两个碳原子）。”谷歌对外宣称。 据了解，投影仪蒙特卡罗方法中的“投影仪”（Projector）指的是谷歌设计规则的方式，其通过不断尝试使用称为“投影”（Projection）的数学过程过滤掉不正确的答案，类似于“轮廓”（Silhouette）是三维物体投射到二维表面上的方式。 然而，这里还有一个问题。当涉及到化学或材料科学时，该方法不足以单独找到基态。 在早期的实验中，谷歌主要测量与物理性质（如化学反应的速率）直接相关的量（如状态的能量）。 此次，在使用新的混合算法后，谷歌进行了一种非常不同的测量：对经典计算机上蒙特卡罗算法产生的状态与量子计算机上准备的状态间的差距进行量化。 “另外，通过使用一些最近开发的技术，我们甚至能够在运行蒙特卡罗算法之前在量子计算机上进行所有测量，将量子计算机的工作与经典计算机的工作分开。这种分工帮助我们充分利用了这两种资源。”谷歌公布道。 据了解，谷歌在量子设备上花费几个小时后，提取了在经典计算机上运行蒙特卡罗算法所需的所有数据。尽管数据是“嘈杂”的，就像现在所有的量子计算一样，但它有足够的信号，能够引导经典计算机非常准确地重建真正的基态。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
