量子计算重大突破！谷歌发布混合量子模拟方法

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文章摘要

谷歌AI发布了一种全新的模拟-数字混合量子模拟方法，在保持速度的同时增强了可控制性，颠覆了传统量子计算的模拟方法。传统量子模拟面临两大难题：灵活性差和速度与控制的矛盾。谷歌的混合方法结合了模拟和数字技术的优点，在保证速度的前提下，显著提升了可控性。通过交叉熵基准测试，新方法已超越传统模拟。

混合量子模拟器的核心在于将模拟和数字技术相结合。模拟部分利用量子比特之间的自然相互作用，高效模拟量子系统的动力学过程，尤其在处理大规模量子系统时具有显著优势。然而，模拟演化在初始态制备和精确控制方面存在局限性。为此，谷歌引入了数字量子门操作，提供了灵活的初始态制备和精确的能量控制能力。通过新的可扩展校准方案，谷歌实现了低误差的模拟演化，误差率仅为0.1%每比特每演化周期。

混合量子模拟的另一重要优势是能够灵活制备各种量子态。通过数字量子门操作，谷歌能够制备出具有特定相位和能量分布的量子态，如二聚体态和贝尔态。这些量子态的制备为研究量子系统的动力学行为提供了多样化的初始条件。谷歌利用多种探测技术对量子态进行了详细表征，包括单比特测量、多比特关联测量以及能量分布测量，这些表征技术帮助研究人员精确了解量子态的特征，从而更好地设计实验和解释实验结果。

在量子热化实验中，谷歌将量子比特初始化为高能态，通过快速调整耦合器强度驱动系统演化。实验结果显示，量子系统的能量分布迅速趋向于Porter-Thomas分布，表明系统达到了热平衡状态。通过自交叉熵基准量化，系统在大约60纳秒内快速收敛到1，这一快速热化过程归功于同时激活的耦合器，使得系统中的准粒子能够迅速相互作用。

此外，谷歌还深入探索了量子系统在临界点附近的行为。通过缓慢调整耦合器强度，使系统穿过量子相变点，实验结果显示能量密度逐渐降低，关联长度显著增加，与Kosterlitz-Thouless相变理论一致。然而，谷歌观察到了Kibble-Zurek机制的失效现象，量子系统的关联长度增长速度远超理论预测，表明系统在临界点附近的行为更加复杂。谷歌提出，这一现象可能与系统中涡旋和反涡旋对的相互作用有关。

谷歌的混合量子模拟方法在量子热化和临界现象研究中实现了重大突破，为理解量子多体系统的动力学行为提供了强大的工具。该研究已在Nature正式发表，进一步推动了量子计算和量子物理领域的发展。