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科学家们介绍了用于基态估计的QPEA的迭代版本 。 假设基态能量有一个上限 , 例如来自经典变分方法 , 该上限保证低于第一激发态的能量 。 鉴于这一假设 , 人们可以逐步执行QPEA , 按顺序测量辅助量子位 , 而不是将测量推迟到电路末端 。 如果QPEA的结果可能是高于此阈值的状态 , 即不是基态 , 则可以中止相位估计并重新启动算法 。 QPEA还可用于估计激发态的能量 。 在最简单的设置中 , 可以使用不是能量本征态的状态从哈密顿量的光谱中采样多个能量 。
科学家们介绍了一种更复杂的技术来近似激发态能量 。 用于基态能量估计的量子算法需要来自状态准备以及作为子程序的模拟的技术 。 结合所有这些领域的最新发展 , 科学家们对钻石、石墨、硅、金属锂和结晶氢化锂的经典棘手基态能量计算给出了详细的资源估算或“定价” 。 结合最先进的纠错方法 , 他们表明 , 估计这些系统的基态能量所需的门数的估计值要小数百万倍比之前的方法所需的数量要多 。
在没有容错量子计算机的情况下 , 仅证明了原理中的量子化学计算 。 特别是 , 在大多数用于量子信息的主要架构中 , 已经进行了通常没有纠错的少量量子比特模拟 。 二零一零年 , 科学家们展示了使用IPEA测量分子波函数的能量 。 在这种情况下 , 最小基组中分子氢的波函数被编码为单量子比特状态 , IPEA是使用双量子比特光子芯片实现的 , 将分子氢光谱计算到二十比特精度 。
【假设基态能量有一个上限,该上限保证低于第一激发态的能量】使用核磁共振 , 科学家们以及使用金刚石中的氮空位对氢化氦应用了类似的程序 。 尽管这些原理验证实验是开创性的 , 由于它们依赖于哈密顿简化和断层扫描 , 因此尚不清楚如何缩放它们 。 IPEA的第一次可扩展演示使用三个超导量子位在最小基础上模拟最小基组中分子氢 , 并于二零一六年进行 。 此外 , 这些早期设备不支持量子纠错方案 , 这需要额外的开销 。
这些限制推动了量子算法的发展 , 假设使用不完美、嘈杂的量子计算机 , 在为相关问题提供近似解决方案方面仍然可以胜过经典算法 。 NISQ设备的算法需要较低的电路深度 , 以允许在设备有限的相干时间内执行 。 此外 , 感兴趣的数量应该很容易从设备中准备的量子态的直接测量中提取 。 为了使NISQ算法尽可能高效 , 可以根据每个设备的固有优势在量子设备和经典设备之间分配计算任务 。 这些观察导致HQC算法的兴起 , 该算法利用了量子和经典计算的优势 , 并在适当的情况下利用了每一个 。
HQC算法的总体布局包括三个步骤 。 第一步是状态准备 , 通过在初始状态上应用一系列参数化量子技术来实现 。 第二步是测量 , 其中目标函数的值是根据对准备好的量子态进行的测量来估计的 。 第三步涉及对经典计算机的反馈或优化 , 以确定新参数以提高状态质量 。 虽然在这个框架内开发的算法可以在容错量子计算机上实现 , 但它们的初衷是在NISQ设备上实现 。
这种实施的一个特殊挑战是机器中存在错误 , 这会影响在设备上测量的可观察量的质量 。 虽然一些HQC算法已显示出对某些类型错误的鲁棒性 , 但已经提出了减轻NISQ设备噪声的特定技术 , 并开始将其纳入HQC算法的实现中 , 我们将讨论开发的一些HQC算法用于模拟量子化学 。 变分量子本征求解器应用时间无关变分原理来优化在量子计算机上实现安萨茨的量子电路的参数 。 该方法提供了与时间无关的薛定谔方程的近似解 。
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