科学家们在量子计算领域取得了一项突破性的进展，他们结合数字和模拟量子模拟，开创了一种全新的混合方法，这标志着量子计算机在科学发现中的应用迈出了重要一步。
谷歌的科研团队最近揭示了一种创新的“量子模拟”技术，该技术旨在通过强大的计算能力模拟复杂的量子系统行为。据科学家们预测，这一方法有望在五年内推动量子计算机超越传统超级计算机，并在药物研发与电池技术创新领域带来革命性的进展。
量子模拟是一种模拟物理过程和大型量子系统（例如复杂分子）的计算方法。其核心在于模拟受量子物理学支配的物理过程。然而，在经典计算机上执行这样的模拟极为困难，因为需要建模每个粒子与其他所有粒子的相互作用。由于亚原子粒子能够同时处于多种状态并相互纠缠，随着粒子数量的增加，计算的复杂性呈指数级增长。
为了克服这一挑战，科学家们转向量子计算机，其运作原理本身就遵循量子力学定律。量子比特（qubits）如果以特定方式纠缠或链接，就能模拟更大的量子系统，而无需逐步计算系统演变的每个细节。这正是“量子模拟”的精髓所在。
量子模拟分为数字和模拟两种类型。数字模拟允许研究人员通过调整量子比特对（即两个纠缠的量子比特）来在量子态之间进行选择性旋转，而模拟模拟则通过一次性纠缠整个系统中的所有量子比特来加速过程。尽管模拟模拟速度更快，但量子比特的脆弱性增加了模拟结果变为无用噪声的风险。
为了解决这一难题，科学家们开发了一种新方法，将数字和模拟模拟相结合，形成了一种多阶段混合方法。这一方法首先在数字模拟阶段利用灵活性准备量子比特对的初始状态，并选择最具相关性的起点。随后，过程切换到模拟模拟阶段，推动系统向科学家感兴趣的特定量子态发展。最后，再切换回数字模拟阶段，对量子态进行精细调整和探测，以解决模拟物理场中的关键问题。
谷歌量子人工智能部门的创始人兼负责人哈特穆特·内文表示，这项新研究预示着量子计算机在未来五年内可能在实际应用中超越传统超级计算机。尽管时间预测存在差异，但科学家们普遍认为，这一突破将极大地推动量子计算技术的发展。
尽管谷歌的量子计算芯片如Sycamore和新发布的Willow已经在基准测试中超越了最强大的超级计算机，但在实际应用中取得霸主地位仍需克服诸多挑战。科学家们需要进一步提高校准和控制精度，改进硬件，并确定量子模拟能够解决而经典计算机无法处理的复杂问题。
然而，这项混合研究已经展现了当今量子计算机的潜力，提升了最快超级计算机的能力。谷歌科学家在测试新方法时取得了多项科学发现。例如，他们解决了磁铁在极低温度下的行为问题，以及能量如何在不同温度部件间传递的难题。混合方法还揭示了Kibble-Zurek机制（KZM）——一个被广泛接受的预测材料中缺陷形成位置的模型——并非总是正确。相反，新的混合模拟揭示了全新的物理现象，为科学界带来了新的启示。
