一站式晶振解决方案提供商为数字电路的“心脏”保驾护航
研究人员与量子初创公司Phasecraft和 Google Quantum AI 合作，研究人员的量子计算算法揭示了电子系统的特性，这些特性可以使一系列绿色技术更加环保。
这一突破标志着在使用量子计算机来识别经典计算机无法解决的强相关电子系统的低能特性方面取得了重大进展。
他们的新算法是第一个能够在量子计算机上观察 Fermi-Hubbard 模型的基态特性的算法——该模型可以将宝贵的信息揭示为材料的电子和磁性特性。
研究论文“在量子计算机上使用可扩展算法观察费米-哈伯德模型的基态特性”发表在《自然通讯》上。
什么是费米-哈伯德模型？
以这种方式对量子计算机进行建模具有许多潜在的好处，例如有助于设计可用于设计更有效的电池和太阳能电池甚至高温超导体的新材料。然而，实现这样的壮举甚至超出了世界上最强大的超级计算机的能力。
Fermi-Hubbard 模型被公认为是近期量子计算机的领先基准，因为它是最简单的材料系统，包括超越经典方法所获得的非平凡相关性。产生费米-哈伯德模型的最低能量（基）状态允许用户计算模型的重要物理特性。
将量子计算推向前所未有的水平
以前，专家们只能设法在量子计算机上解决小型、高度简化的 Fermi-Hubbard 实例。通过利用一种新的高效算法和先进的错误缓解技术，他们进行了一项实验，该实验比以前记录的任何实验都要大四倍，包含的量子门多十倍。
布里斯托大学量子计算教授、Phasecraft 联合创始人 Ashley Montanaro 评论说：“本实验中的 Fermi-Hubbard 实例代表了使用量子计算机解决现实材料系统的关键一步。
“我们成功开发了第一个真正可扩展的算法，任何人都成功地为费米-哈伯德模型实施了该算法。这特别令人兴奋，因为它表明我们将能够扩展我们的方法，以便随着硬件的改进利用更强大的量子计算机。”
Google AI 量子算法负责人 Ryan Babbush 表示：“我们很高兴看到由 Phasecraft 设计和执行的这个实验，它代表了迄今为止最大的数字费米子模拟之一，也是迄今为止最大的变分算法之一。在谷歌的量子计算硬件上。他们方法的可扩展性源于在近期量子硬件的错误缓解和算法编译方面的最新技术。”
该论文的主要作者 Phasecraft 的高级量子工程师 Stasja Stanisic 总结道：“这个实验代表了一个新的里程碑。它告诉我们，当我们应用可用的最佳算法技术时，今天的量子计算机能够做到什么。我们可以在这项工作的基础上为当今的设备开发更好的算法和更好的现实问题编码。”
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