CN110023966B - 使用量子计算仿真材料 - Google Patents

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Abstract

用于材料的量子仿真的方法、系统和装置。一方面，一种方法包括以下动作：确定感兴趣的物理系统，其中该物理系统包括多个单位晶格；执行量子计算以近似单位晶格之一的区域中物理系统的基态；以及提供单位晶格区域中物理系统的近似基态作为输出。

Description

使用量子计算仿真材料
技术领域
本说明书涉及量子计算。
背景技术
量子计算机具有比使用目前已知最佳算法的任何经典计算机更快地解决某些问题的潜力。此外，量子计算机有望有效解决在经典计算机上实际不可行的重要问题。这种重要问题的示例是计算量子算符的特征值，因为量子系统的维数呈指数增长。确定量子算符的特征值是量子计算许多实际应用的核心任务。
发明内容
本说明书描述了使用量子计算机仿真材料或其他感兴趣的物理系统的技术。
一般地，本说明书中描述的主题的一个创新方面可以用一种方法来实施，该方法包括确定感兴趣的物理系统，其中该物理系统包括多个单位晶格(unit cell)；执行量子计算以近似单位晶格之一的区域中的物理系统的基态(ground state)；以及提供该单位晶格的区域中物理系统的近似基态作为输出。
该方面的其他实施方式包括记录在一个或多个计算机存储设备上的相应计算机系统、装置和计算机程序，每个都被配置为执行方法的动作。一个或多个计算机的系统可以被配置为借助在系统上安装软件、固件、硬件或其组合来执行特定的操作或动作，这些软件、固件、硬件或其组合在操作中使得系统执行这些动作。一个或多个计算机程序可以被配置为借助包括指令来执行特定的操作或动作，这些指令在被数据处理装置执行时使得该装置执行这些动作。
前述和其他实施方式均可以可选地单独或组合地包括一个或多个以下特征。在一些实施方式中，近似单位晶格区域中物理系统的基态的量子计算包括：将单位晶格区域中物理系统的初始基态定义为单位晶格的哈密顿量(Hamiltonian)的基态；以及迭代地处理初始基态和后续基态，直到事件的完成发生，其中对于每次迭代执行量子计算。
在一些实施方式中，该处理包括对于每次迭代：确定迭代的嵌入哈密顿量；执行量子计算以确定迭代的嵌入哈密顿量(embedding Hamiltonian)的基态；确定完成事件是否发生；响应于确定完成事件尚未发生，提供所确定的迭代的嵌入哈密顿量的基态作为后续状态；以及响应于确定完成事件已经发生，将所确定的嵌入哈密顿量的基态定义为单位晶格区域中物理系统的近似基态。
在一些实施方式中，确定迭代的嵌入哈密顿量包括执行经典计算。
在一些实施方式中，执行经典计算包括应用密度矩阵嵌入理论(Density MatrixEmbedding Theory，DMET)。
在一些实施方式中，执行量子计算以确定迭代的嵌入哈密顿量的基态包括执行变分方法(variational method)。
在一些实施方式中，变分方法包括变分量子本征解算器。
在一些实施方式中，执行变分方法包括执行一个或多个量子计算和一个或多个经典计算。
在一些实施方式中，当迭代的已处理基态与前一迭代的已处理基态收敛时，事件的完成发生。
在一些实施方式中，单位晶格区域中物理系统的近似基态描述整个物理系统的属性。
在一些实施方式中，单位晶格定义物理系统的对称性和结构。
在一些实施方式中，物理系统是材料。
在一些实施方式中，该方法还包括使用输出的单位晶格区域中物理系统的基态来仿真材料的属性。
在一些实施方式中，该方法还包括使用输出的单位晶格区域中物理系统的基态来确定物理系统的属性。
本说明书中描述的主题可以以特定方式实施，以便实现一个或多个以下优点。
在相关环境存在的情况下，使用量子计算仿真材料(例如，材料的属性)的系统可以用于仿真由有限哈密顿量描述的物理系统。此外，量子计算机能够以最多是系统大小的多项式的时间准确地仿真物理系统。因此，与其他系统不同，使用量子计算仿真材料的系统从根本上不受仿真过程中使用的经典计算精度的限制。例如，仿真物理系统的经典技术，诸如密度矩阵嵌入理论(DMET)、密度矩阵重整化群(Density Matrix RenormalizationGroup)、Hartree-Fock或耦合簇(Coupled Cluster)，只能以作为物理系统大小的指数的成本在对物理系统进行建模中获得目标精度。
因此，这些经典方法只能精确地建模(model)某些物理系统，例如由相对小的单位晶格组成的系统或表现出低相关量的系统。然而，使用量子计算仿真材料的系统扩展了经典方法的范围，并且可以用来仿真各种各样的物理系统——包括那些表现出强相关量的系统。示例物理系统包括材料，例如在飞机机翼和火箭、太阳能电池、电池、催化转换器或薄膜电子中的聚合物。其他示例物理系统包括表现出高温超导性的系统。
本说明书的主题的一个或多个实施方式的细节在附图和以下描述中阐述。从说明书、附图和权利要求书中，主题的其他特征、方面和优点将变得显而易见。
附图说明
图1描绘了使用量子计算仿真物理系统的示例系统。
图2是用于仿真物理系统的示例过程的流程图。
图3是用于近似单位晶格区域中物理系统的基态的示例过程的流程图。
图4是处理基态以近似单位晶格区域中物理系统的基态的示例迭代的流程图。
不同附图中相同的参考标记和名称表示相同的元素。
具体实施方式
描述了一种使用量子计算仿真物理系统的装置和方法。该装置和方法通过使用嵌入哈密顿量的技术(例如，密度矩阵嵌入理论(DMET))对物理系统的单位晶格周围的区域进行建模，来对物理系统的体属性(bulk property)进行建模。
典型地，DMET技术使用经典方法来寻找嵌入哈密顿量的基态，诸如密度矩阵重整化群、Hartree-Fock、耦合簇或全组态相互作用。这些经典方法只能以作为物理系统大小的指数的成本在对物理系统进行建模中获得目标精度。本说明书描述了用于将经典计算(例如，基于DMET的计算)与量子计算相结合以生成用于仿真物理系统的混合量子-经典方法的技术。混合量子-经典方法能够仿真一般物理系统，例如由具有强相关性的有限哈密顿量描述的物理系统。
示例操作环境
图1描绘了使用量子计算仿真物理系统的示例系统100。示例系统100是在一个或多个位置的一个或多个经典计算机或量子计算设备上实施为经典或量子计算机程序的系统的示例，其中可以实施下面描述的系统、组件和技术。
系统100可以包括与经典处理器104进行数据通信的量子硬件102。系统100可以接收可以包括表示感兴趣的物理系统的数据作为输入数据，例如，输入数据106。系统100可以生成用于仿真感兴趣的物理系统的输出数据，例如，输出数据108。
表示感兴趣的物理系统的接收到的数据(例如输入数据106)可以包括表示要被建模或仿真的物理系统的数据。在一些实施方式中，接收到的数据可以表示作为材料(例如，金属或聚合物)的物理系统。在一些实施方式中，接收到的数据可以表示描述高温超导性的物理系统。由接收到的数据表示的物理系统可以包括多个单位晶格。单位晶格表示物理系统中构成物理系统中重复型式(repeating pattern)的最小成分组。因此，单位晶格定义了整个物理系统的对称性和结构。
用于仿真感兴趣的物理系统的所生成的数据，例如表示单位晶格区域中物理系统的基态的输出数据108，可以包括可用于确定物理系统属性的数据。由于物理系统的结构，如上所述，单位晶格区域中物理系统的近似基态描述了物理系统作为整体的属性。因此，表示单位晶格区域中物理系统的基态的输出的数据可以用于描述整个物理系统的属性。例如，如上所述，在一些实施方式中，物理系统可以是材料，例如金属。在这些情况下，表示单位晶格区域中物理系统的基态的数据可以用于确定金属的属性，例如导电性。
生成用于仿真感兴趣的物理系统的数据，例如表示单位晶格区域中物理系统的基态的输出数据108，可以包括执行量子计算。例如，在一些实施方式中，可以使用包括量子计算和经典计算两者的方法来生成表示单位晶格区域中物理系统的基态的数据，例如输出数据108。
系统100可以被配置为使用量子硬件102和经典处理器104来结合量子计算执行经典计算。在一些实施方式中，经典处理器104可以被配置为执行基于密度矩阵嵌入理论的技术，以通过仅对物理系统的单位晶格周围的区域进行建模来帮助系统100对感兴趣的物理系统的体属性进行建模，如下文参考图2-图4所述。
例如，感兴趣的物理系统可以由具有相关基态ψsys的哈密顿量Hsys来描述。类似地，构成感兴趣的物理系统的单位晶格之一可以由具有相关基态ψcell的哈密顿量Hcell来描述。系统100可以被配置为使用经典处理器104和量子硬件102来确定其相关基态ψemb与单位晶格的局部区域中的基态ψsys相匹配的嵌入哈密顿量Hemb。
在一些实施方式中，嵌入哈密顿量的基态可以使用量子计算来确定。系统100可以被配置为使用量子硬件102来执行量子计算。量子硬件102可以包括用于执行量子计算的组件。例如，量子硬件102可以包括量子系统110。量子系统110可以包括一个或多个多级量子子系统，例如量子比特(qubits或qudits)。在一些实施方式中，多级量子子系统可以是超导量子比特，例如Gmon量子比特。系统100使用的多级量子子系统的类型取决于感兴趣的物理系统。例如，在一些情况下，可以方便地包括附接到一个或多个超导量子比特(例如Gmon或Xmon量子比特)的一个或多个谐振器。在其他情况下，可以使用离子阱、光子器件或超导腔(利用它们可以准备状态而不需要量子比特)。实施多级量子子系统的进一步示例包括fluxmon量子比特、硅量子点或磷杂质量子比特。在某些情况下，多级量子子系统可以是量子电路的一部分。在这种情况下，量子硬件102可以包括在量子系统110上操作的一个或多个控制设备112，例如一个或多个量子逻辑门。
量子硬件102可以被配置为使用变分方法，例如变分量子本征解算器，来确定嵌入哈密顿量的基态。例如，量子硬件102可以包括指定变分拟设(ansatz)的数据，该变分拟设使用关于量子硬件102的信息，诸如控制设备112和与控制设备112相关联的控制参数，来确定量子系统112的状态的参数化。在一些实施方式中，量子硬件102可以直接用于对拟设进行参数化，也就是说形成变分拟设的参数的变分类别可以包括控制设备112的控制参数，例如一个或多个逻辑门的控制参数。
量子硬件102可以被配置为在量子系统110上执行量子测量，并将测量结果发送到经典处理器104。此外，量子硬件102可以被配置为从经典处理器104接收指定量子系统110的状态的更新的参数化的数据，例如更新的物理控制参数值。量子硬件102可以使用接收到的更新的参数化来更新量子系统110的状态。下面参考图4更详细地描述使用量子硬件来执行变分方法。
如上所述，经典处理器104可以被配置为从量子硬件102接收测量结果。经典处理器104可以通过对接收到的测量结果执行最小化方法来确定量子系统110的最小化参数化，例如无梯度贪婪方法，诸如Powell’s方法或Nelder-Mead。此外，经典处理器104可以被配置为基于所确定的最小化参数化来发送指定量子系统110的状态的更新的参数化的数据。
下面参考图2-图4详细描述近似单位晶格区域中物理系统的基态。
编程硬件
图2是用于仿真物理系统的示例过程200的流程图。为了方便，过程200将被描述为由位于一个或多个位置的一个或多个经典或量子计算设备的系统执行。例如，根据本说明书适当编程的量子计算系统，例如使用图1的量子计算100仿真材料的系统100，可以执行过程200。
系统确定感兴趣的物理系统(步骤202)。感兴趣的物理系统可以是要被建模或仿真的物理系统。在一些实施方式中，物理系统可以是材料，例如金属或聚合物。在一些实施方式中，物理系统可以是表现出高温超导性的系统。
物理系统包括多个单位晶格。单位晶格表示物理系统中构成物理系统中的重复型式的最小成分组。因此，单位晶格定义整个物理系统的对称性和结构。单位晶格的大小(例如由单位晶格中的多个成分测量的)取决于所确定的物理系统。在一些实施方式中，单位晶格可以与相邻的单位晶格相互作用，并且物理系统可以表现出强相关性。
例如，一些分子系统，例如金属，具有周期性晶体结构，并且被称为“规则的”。系统的晶体结构可以用单位晶格来描述，单位晶格表示三维中构成系统中重复型式的最小原子组。在三维空间中堆叠的单位晶格描述了晶体中原子的体排列。单位晶格可以用一个或多个参数来表示，例如晶格参数(lattice parameter)，其表示晶格的边缘的长度和所述边缘之间的角度。单位晶格中原子的位置可以通过相对于晶格的边缘测量的原子位置集合(例如，晶格点)来描述。
系统执行量子计算以近似在单位晶格之一的区域中的物理系统的基态(步骤204)。由于物理系统的结构，如上参考步骤202所述，在单位晶格之一的区域中的物理系统的近似基态可以被用来描述物理系统作为整体的属性。在一些实施方式中，系统可以执行量子计算，以近似单位晶格之一的区域中的物理系统的更高级本征态。
通过执行量子计算来近似单位晶格之一的区域中的物理系统的基态，系统可以将基态近似到任意精度，例如，其中精度的成本不会在系统大小上呈指数级增长。这可以使系统能够考虑原本太复杂而例如使用经典方法无法仿真的物理系统。下面参照图3更详细地描述执行量子计算以近似单位晶格区域中物理系统的基态。
系统提供单位晶格区域中物理系统的近似基态作为输出(步骤206)。如上所述，单位晶格区域中物理系统的近似基态描述了物理系统作为整体的特性。因此，系统可以使用输出的近似基态来仿真物理系统。例如，在一些实施方式中，系统可以使用输出的近似基态来确定物理系统的属性。在感兴趣的物理系统是材料的情况下，这可以包括使用单位晶格区域中的材料的近似基态来仿真材料的全局属性，例如，使用输出的基态来仿真金属的导电性。
过程200可用于仿真各种物理系统的属性，包括由大单位晶格和/或表现出强相关性的单位晶格组成的系统。例如，过程200可用于仿真或确定在飞机机翼和火箭、太阳能电池、电池、催化转换器或薄膜电子中的聚合物的属性。
图3是用于近似单位晶格区域中物理系统的基态的示例过程300的流程图。例如，过程300可以将近似单位晶格区域中的物理系统的基态描述为仿真感兴趣的物理系统的一部分，如图2的步骤204所述。为了方便，过程300将被描述为由位于一个或多个位置的一个或多个计算设备执行。例如，根据本说明书适当编程的量子计算系统，例如使用图1的量子计算100仿真材料的系统100，可以执行过程300。
系统将单位晶格区域中物理系统的初始基态定义为单位晶格的哈密顿量的基态(步骤302)。例如，描述物理系统的哈密顿量Hsys可以与物理系统的基态ψsys相关联，并且描述构成物理系统的单位晶格之一的哈密顿量Hcell可以与单位晶格的基态ψcell相关联。使用这种符号，系统可以由下定义单位晶格区域中物理系统的初始基态：
ψ(0)＝ψcell
系统迭代地处理初始基态和后续基态，直到事件的完成发生，其中对于每次迭代执行量子计算(步骤304)。如上参考图2所述，在一些实施方式中，构成物理系统的多个单位晶格中的每一个与物理系统中的其他单位晶格相互作用，例如与相应的相邻单位晶格相互作用。由于这些相互作用，单位晶格的基态ψcell可能不能提供关于物理系统作为整体的基态ψsys的任何有意义的信息。然而，由于物理系统的结构，例如上面参考图2描述的规则性和对称性，关于物理系统作为整体的基态ψsys的有意义的信息可以从单位晶格周围的局部区域中的物理系统的基态ψsys来确定。
因此，系统迭代地处理初始基态和后续基态，直到完成事件发生，以确定单位晶格区域中物理系统的近似基态。在一些实施方式中，当迭代的已处理基态与前一迭代的已处理基态收敛时，例如，当迭代的已处理基态在希尔伯特空间中距前一迭代的已处理基态预定距离内时，事件的完成发生。下面参考图4详细描述处理基态ψ(j)以近似单位晶格区域中物理系统的基态的示例迭代。
图4是处理基态以近似单位晶格区域中物理系统的基态的示例迭代400的流程图。例如，过程400可以描述处理初始或后续基态直到完成事件发生的第j次迭代，如上在图2的步骤204所述。为了方便，过程400将被描述为由位于一个或多个位置的一个或多个计算设备执行。例如，根据本说明书适当编程的量子计算系统，例如使用图1的量子计算100仿真材料的系统100，可以执行过程400。
系统确定迭代的嵌入哈密顿量(步骤402)。嵌入哈密顿量Hemb是一种哈密顿量，它的基态ψemb在统计学上接近于单位晶格区域中的基态ψsys。哈密顿量Hemb不会大于描述单位晶格的哈密顿量Hcell。系统可以通过执行经典计算来确定迭代的哈密顿量
在一些实施方式中，执行经典计算可以包括应用密度矩阵嵌入理论(DMET)来确定迭代的嵌入哈密顿量。应用DMET来确定嵌入哈密顿量可以包括应用嵌入算法子程式A，该子程式将前一次迭代的基态作为输入并产生相应的嵌入哈密顿量/>作为输出，即：
系统执行量子计算以确定迭代的嵌入哈密顿量的基态/>(步骤404)。在一些实施方式中，执行量子计算以确定迭代的嵌入哈密顿量的基态可以包括执行变分方法。变分方法可以用来确定给定量子系统的本征态，例如基态。例如，变分方法可以用来确定量子系统的量子状态|ψ>，它是哈密顿量H的最低能量本征态，使得H|ψ>＝E0|ψ>。例如，一些变分方法可以依据由向量/>表示的参数的多项式数量，通过参数化猜测波函数/>来近似地准备|ψ>，该猜测波函数被称为拟设。则量子变分原理认为：
当时等号成立。因此，可以通过求解使上述不等式在参数化范围内尽可能紧(tight)的/>来用/>近似|ψ>。
在一些实施方式中，变分方法包括变分量子本征解算器(variational quantumeigensolver，VQE)过程。VQE过程通过对初始状态|φ>的参数化的量子电路的动作来参数化/>即：
初始状态|φ>可以是用量子电路准备起来很轻松的量子状态，例如标准基(standard basis)中的产品状态。相反地，参数化的状态可能是准备起来非常复杂的量子状态。例如，参数化的状态/>可以是跨越标准基中指数数量的基状态的量子状态，并且因此即使当酉算子U相对较浅时，也(例如由于存储器限制)不能在任何经典计算机上表示。映射/>可以表示为参数化的量子门的级联，例如：
其中每个Ui(θi)表示被分解成通用量子门的量子电路元件，并且表示n个标量值{θi}。
在相应地参数化之后，VQE过程执行量子计算。VQE过程使用量子硬件来测量哈密顿量H相对于参数化的量子状态/>的期望值。为此，VQE过程重复准备量子状态均副本，并对定义H的局部哈密顿量项执行重复测量。例如，一般地任何哈密顿量H可以被分解为项的和：
其中aγ表示实值标量，并且每个Hγ表示哈密顿量，例如可以容易测量的1-稀疏哈密顿量。应当注意，以这种方式的这种分解总是可能的，使得L至多是多项式大。因此，VQE过程测量上述表达式中的每个项，以获得的期望值，给出如下：
VQE过程的最后一步包括最小化量以建议参数/>的新的集合。在一些实施方式中，最小化量/>可以使用经典计算机来执行。在这种情况下，使用的示例方法包括无梯度贪婪方法，例如Powell’s方法或Nelder-Mead。可以迭代VQE过程，直到/>的值收敛，在此基础上可以实验性地探测量子状态/>均属性。
如上所述，执行变分方法可以包括执行一个或多个量子计算和一个或多个经典计算。例如，如参考VQE过程所述，该方法可以包括准备参数化的量子状态，并使用量子硬件测量嵌入哈密顿量相对于参数化的量子状态的期望值。测量结果可以提供给执行能量景观的最小化的经典计算机，以确定量子状态参数的更新的值，该更新值在收敛时描述迭代的嵌入哈密顿量的基态。
系统确定完成事件是否发生(步骤406)。例如，如上参考图3的步骤304所述，在一些实施方式中，当迭代的已处理基态与前一迭代的已处理基态收敛时，事件的完成发生。
响应于确定完成事件没有发生，系统提供所确定的迭代的嵌入哈密顿量的基态作为后续状态(步骤408a)。系统然后可以重复步骤402-406，直到确定完成事件已经发生。
响应于确定完成事件已经发生，系统将所确定的嵌入哈密顿量的基态定义为单位晶格区域中物理系统的近似基态(步骤408b)。如上参考图2所述，单位晶格区域中物理系统的近似基态描述了物理系统作为整体的属性。因此，系统可以将所确定的嵌入哈密顿量的基态定义为单位晶格区域中物理系统的近似基态，并使用近似基态来仿真物理系统。
本说明书中描述的数字和/或量子主题以及数字功能操作和量子操作的实施方式可以在数字电子电路系统、合适的量子电路系统或者更一般地量子计算系统、有形体现的数字和/或量子计算机软件或固件、数字和/或量子计算机硬件中实施，包括本说明书中公开的结构和它们的结构等价物，或者它们中的一个或多个的组合。术语“量子计算系统”可以包括但不限于量子计算机、量子信息处理系统、量子密码系统或量子仿真器。
本说明书中描述的数字和/或量子主题的实施方式可以实施为一个或多个数字和/或量子计算机程序，即编码在有形的非暂时性存储介质上的数字和/或量子计算机程序指令的一个或多个模块，用于由数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作。数字和/或量子计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基底、随机或串行存取存储器设备、一个或多个量子比特、或者它们中的一个或多个的组合。可替换地或附加地，程序指令可以被编码在能够编码数字和/或量子信息的人工生成的传播信号上，例如机器生成的电、光或电磁信号，其被生成以编码数字和/或量子信息，用于传输到合适的接收器装置，以由数据处理装置执行。
术语量子信息和量子数据是指由量子系统承载、保持或存储的信息或数据，其中最小的非平凡系统是量子比特，即定义量子信息的单位的系统。应当理解，术语“量子比特”包括在相应上下文中可以适当近似为两级系统的所有量子系统。这种量子系统可以包括多级系统，例如具有两级或更多级的系统。举例来说，这样的系统可以包括原子、电子、光子、离子或超导量子比特。在许多实施方式中，用基态和第一激发态来标识计算基状态，然而应当理解，用更高级激发态来标识计算状态的其他设置也是可能的。术语“数据处理装置”指的是数字和/或量子数据处理硬件，并且包括用于处理数字和/或量子数据的所有类型的装置、设备和机器，例如包括可编程数字处理器、可编程量子处理器、数字计算机、量子计算机、多个数字和量子处理器或计算机及其组合。装置还可以是或进一步包括专用逻辑电路系统，例如，FPGA(field programmable gate array，现场可编程门阵列)、ASIC(application-specific integrated circuit，专用集成电路)或量子仿真器，即，被设计成仿真或产生关于特定量子系统的信息的量子数据处理装置。特别地，量子仿真器是一种专用量子计算机，不具备执行通用量子计算的能力。除了硬件之外，装置可以可选地包括为数字和/或量子计算机程序创建执行环境的代码，例如构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统、或它们中的一个或多个的组合的代码。
数字计算机程序，也可以被称为或描述为程序、软件、软件应用、模块、软件模块、脚本或代码，可以用任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言、或声明或过程语言，并且可以以任何形式部署，包括作为独立程序或作为模块、组件、子例程或适合在数字计算环境中使用的其他单元。量子计算机程序，也可以被称为或描述为程序、软件、软件应用、模块、软件模块、脚本或代码，可以用任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言、或声明或过程语言，并被翻译成合适的量子编程语言，或者可以用量子编程语言编写，例如QCL或Quipper。
数字和/或量子计算机程序可以但不需要对应于文件系统中的文件。程序可以存储在保存其他程序或数据的文件的一部分中，例如存储在标记语言文档中的一个或多个脚本，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者存储在多个协调文件中，例如存储一个或多个模块、子程序或代码的部分的文件中。数字和/或量子计算机程序可以被部署为在一个数字或一个量子计算机上执行，或者在位于一个站点或跨多个站点分布并通过数字和/或量子数据通信网络互连的多个数字和/或量子计算机上执行。量子数据通信网络被理解为可以使用量子系统(例如，量子比特)传输量子数据的网络。通常，数字数据通信网络不能传输量子数据，然而量子数据通信网络可以传输量子数据和数字数据两者。
本说明书中描述的过程和逻辑流程可以由一个或多个可编程数字和/或量子计算机执行，视情况与一个或多个数字和/或量子处理器一起操作，执行一个或多个数字和/或量子计算机程序以通过对输入数字和量子数据进行操作并生成输出来执行功能。过程和逻辑流程也可以由专用逻辑电路系统来执行，并且装置也可以实施为专用逻辑电路系统，例如，FPGA或ASIC，或者量子仿真器，或者由专用逻辑电路系统或量子仿真器以及一个或多个编程的数字和/或量子计算机的组合来执行。
对于被“配置为”执行特定操作或动作的一个或多个数字和/或量子计算机的系统，意味着系统已经在其上安装了软件、固件、硬件或它们的组合，这些软件、固件、硬件或它们的组合在操作中使得系统执行操作或动作。对于被配置为执行特定操作或动作的一个或多个数字和/或量子计算机程序，意味着该一个或多个程序包括指令，当该指令被数字和/或量子数据处理装置执行时，使得装置执行操作或动作。量子计算机可以从数字计算机接收指令，当该指令被量子计算装置执行时，使得装置执行操作或动作。
适于执行数字和/或量子计算机程序的数字和/或量子计算机可以基于通用或专用数字和/或量子处理器或两者，或者任何其他类型的中央数字和/或量子处理单元。通常，中央数字和/或量子处理单元将从只读存储器、随机存取存储器或适合传输量子数据(例如光子)的量子系统或其组合接收指令和数字和/或量子数据。
数字和/或量子计算机的基本元件是用于执行指令的中央处理单元以及用于存储指令和数字和/或量子数据的一个或多个存储器设备。中央处理单元和存储器可以由专用逻辑电路系统或量子仿真器来补充或并入其中。通常，数字和/或量子计算机还将包括或可操作地耦合以从用于存储数字和/或量子数据的一个或多个大容量存储设备(例如磁、磁光盘、光盘或适于存储量子信息的量子系统)接收数字和/或量子数据，或将数字和/或量子数据传递到用于存储数字和/或量子数据的一个或多个大容量存储设备，或既接收又传递。然而，数字和/或量子计算机不需要这样的设备。
适于存储数字和/或量子计算机程序指令以及数字和/或量子数据的数字和/或量子计算机可读介质包括所有形式的非易失性数字和/或量子存储器、介质和存储器设备，举例来说包括半导体存储器设备，例如，EPROM、EEPROM和闪存设备；磁盘，例如内部硬盘或可移动磁盘；磁光盘；CD-ROM和DVD-ROM盘；和量子系统，例如捕获的原子或电子。应当理解，量子存储器是能够以高保真度和高效率长时间存储量子数据的设备，例如将光用于传输的光-物质界面，以及用于存储和保存量子数据的量子特征(诸如叠加或量子相干)的物质。
本说明书中描述的各种系统或其部分的控制可以在数字和/或量子计算机程序产品中实施，该产品包括存储在一个或多个非暂时性机器可读存储介质上的指令，并且这些指令可以在一个或多个数字和/或量子处理设备上执行。本说明书中描述的系统或其部分可以各自实施为装置、方法或系统，其可以包括一个或多个数字和/或量子处理设备和存储器，以存储可执行指令来执行本说明书中描述的操作。
虽然本说明书包含许多具体的实施方式细节，但是这些细节不应被解释为对所要求保护的范围的限制，而是对特定于特定实施方式的特征的描述。本说明书中在分离的实施方式的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施方式中组合实施。相反，在单个实施方式的上下文中描述的各种特征也可以在多个实施方式中分离地实施或以任何合适的子组合实施。此外，尽管特征可以在上面被描述为在某些组合中起作用，并且甚至最初是这样要求保护的，但是在一些情况下，可以从所要求保护的组合中删除该组合中的一个或多个特征，并且所要求保护的组合可以指向子组合或子组合的变体。
类似地，尽管在附图中以特定顺序描绘了操作，但这不应理解为要求以所示的特定顺序或连续顺序执行这些操作，或者要求执行所有示出的操作，以获得期望的结果。在某些情况下，多任务处理和并行处理可能是有利的。此外，上述实施方式中的各种系统模块和组件的分离不应理解为在所有实施方式中都需要这种分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以在单个软件产品中集成在一起或者打包到多个软件产品中。
已经描述了主题的特定实施方式。其他实施方式也在以下权利要求的范围内。例如，权利要求中列举的动作可以以不同的顺序执行，并且仍然获得期望的结果。作为一个示例，附图中描绘的过程不一定需要所示的特定顺序或连续顺序来获得期望的结果。在某些情况下，多任务处理和并行处理可能是有利的。

Claims (16)

1.一种用于量子仿真的方法，包括：
确定感兴趣的物理系统，其中所述物理系统由有限哈密顿量描述并且包括多个单位晶格，所述单位晶格由晶格参数表示，所述晶格参数包括单位晶格的边缘的长度和所述边缘之间的角度；
执行量子计算以近似所述单位晶格之一的区域中物理系统的基态，其中所述单位晶格的区域中物理系统的近似基态描述整个物理系统的属性，其中，执行量子计算包括：
将所述单位晶格的区域中物理系统的初始基态定义为所述单位晶格的哈密顿量的基态；和
迭代地处理初始基态和后续基态，直到完成事件发生，包括对于每次迭代：
确定迭代的嵌入哈密顿量，所述嵌入哈密顿量包括具有统计学上接近于所述单位晶格的区域中有限哈密顿量的基态的基态的哈密顿量；和
执行量子计算以确定迭代的嵌入哈密顿量的基态，包括执行变分方法以近似所述单位晶格的区域中物理系统的基态；
提供所述单位晶格的区域中物理系统的近似基态作为输出；以及
使用输出的所述单位晶格的区域中物理系统的基态来确定所述物理系统作为整体的属性。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述处理还包括对于每次迭代：
确定完成事件是否发生；
响应于确定完成事件尚未发生，提供所确定的迭代的嵌入哈密顿量的基态作为后续状态；和
响应于确定完成事件已经发生，将所确定的嵌入哈密顿量的基态定义为所述单位晶格区域中物理系统的近似基态。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定迭代的嵌入哈密顿量包括执行经典计算。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，执行经典计算包括应用密度矩阵嵌入理论(DMET)。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述变分方法包括变分量子本征解算器。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，执行变分方法包括执行一个或多个量子计算和一个或多个经典计算。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，当迭代的已处理基态与前一迭代的已处理基态收敛时，完成事件发生。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，单位晶格定义物理系统的对称性和结构。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述物理系统是材料。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括使用输出的所述单位晶格区域中物理系统的基态来仿真所述材料的属性。
11.一种用于量子仿真的装置，包括：
量子硬件；
一个或多个经典处理器；
其中所述装置被配置为执行操作，包括：
确定感兴趣的物理系统，其中所述物理系统由有限哈密顿量描述并且包括多个单位晶格，所述单位晶格由晶格参数表示，所述晶格参数包括单位晶格的边缘的长度和所述边缘之间的角度；
执行量子计算以近似所述单位晶格之一的区域中物理系统的基态，其中，所述单位晶格的区域中物理系统的近似基态描述整个物理系统的属性，其中，执行量子计算包括：
将所述单位晶格的区域中物理系统的初始基态定义为所述单位晶格的哈密顿量的基态；和
迭代地处理初始基态和后续基态，直到完成事件发生，包括对于每次迭代：
确定迭代的嵌入哈密顿量，所述嵌入哈密顿量包括具有统计学上接近于所述单位晶格的区域中有限哈密顿量的基态的基态的哈密顿量；和
执行量子计算以确定迭代的嵌入哈密顿量的基态，包括执行变分方法以近似所述单位晶格的区域中物理系统的基态；
提供所述单位晶格区域中物理系统的近似基态作为输出；以及使用输出的所述单位晶格的区域中物理系统的基态来确定所述物理系统作为整体的属性。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述处理还包括对于每次迭代：
确定完成事件是否发生；
响应于确定完成事件尚未发生，提供所确定的迭代的嵌入哈密顿量的基态作为后续状态；和
响应于确定完成事件已经发生，将所确定的嵌入哈密顿量的基态定义为所述单位晶格区域中物理系统的近似基态。
13.根据权利要求11所述的装置，其中，所述量子硬件包括一个或多个量子比特。
14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述一个或多个量子比特包括超导量子比特。
15.根据权利要求11所述的装置，其中，所述量子硬件包括量子电路。
16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述量子电路包括一个或多个量子逻辑门。
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11023821B2 (en) * 2017-01-27 2021-06-01 D-Wave Systems Inc. Embedding of a condensed matter system with an analog processor
GB201807973D0 (en) * 2018-05-16 2018-07-04 River Lane Res Ltd Estimating an energy level of a physical system
US11087232B2 (en) * 2018-07-18 2021-08-10 IonQ, Inc. Quantum hybrid computation
US12008433B2 (en) * 2018-08-07 2024-06-11 Google Llc Variational quantum state preparation
US10671696B2 (en) * 2018-10-04 2020-06-02 International Business Machines Corporation Enhancing hybrid quantum-classical algorithms for optimization
EP3876167A4 (en) * 2018-11-04 2022-08-10 Qunasys Inc. METHOD FOR DETERMINING A HAMILTONIAN EXCITATION STATE OF A USER AND ASSOCIATED PROGRAM
JP7125825B2 (ja) 2019-01-24 2022-08-25 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション エンタングルした測定を用いたパウリ文字列のグループ化
JP7426012B2 (ja) * 2019-05-13 2024-02-01 株式会社QunaSys エネルギーの微分を求めるための量子情報処理方法、古典コンピュータ、量子コンピュータ、量子情報処理プログラム、及びデータ構造
JP6804113B2 (ja) 2019-05-13 2020-12-23 株式会社ＱｕｎａＳｙｓ エネルギーの微分を求めるための量子情報処理方法、古典コンピュータ、量子コンピュータ、量子情報処理プログラム、及びハイブリッドシステム
JP7346239B2 (ja) * 2019-10-25 2023-09-19 三星電子株式会社 解析方法及び解析システム
GB2591101A (en) * 2020-01-14 2021-07-21 Rahko Ltd A method for identifying a valid energy state
CN111598249B (zh) * 2020-05-19 2021-09-07 北京百度网讯科技有限公司 确定近似量子门的方法、装置、经典计算机和存储介质
JP7478385B1 (ja) 2022-07-05 2024-05-07 株式会社QunaSys 量子情報処理方法、古典コンピュータ、ハイブリッドシステム、及び量子情報処理プログラム
CN115630701B (zh) * 2022-08-31 2024-07-12 北京百度网讯科技有限公司 系统的特征信息确定方法、装置、电子设备和介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4486265A (en) * 1981-11-24 1984-12-04 Spire Corporation Process of making thin film materials for high efficiency solar cells
CN1672171A (zh) * 2002-07-31 2005-09-21 雅马哈发动机株式会社 基于量子软计算的智能机电控制悬架系统
WO2005122052A1 (en) * 2004-06-05 2005-12-22 D-Wave Systems, Inc. Hybrid classical-quantum computer architecture for molecular modeling
US7353148B1 (en) * 2003-08-06 2008-04-01 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Generation of displays of solutions to physics problems represented by complex mathematical equations using quantum computations or simulation of quantum computations on classic computers
CN101548288A (zh) * 2006-12-05 2009-09-30 D-波系统公司 用于量子处理器元件本地编程的系统、方法和装置
CN103210574A (zh) * 2010-09-29 2013-07-17 地热能源公司 采用新的热力学循环将热能转换为电能的装置和方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7525202B2 (en) * 2004-08-31 2009-04-28 Microsoft Corporation Quantum computational systems
WO2007147243A1 (en) * 2006-06-20 2007-12-27 D-Wave Systems Inc. Systems, devices, and methods for solving computational problems
US20080052055A1 (en) * 2006-07-28 2008-02-28 Geordie Rose Systems, methods and apparatus for protein folding simulation
FI20095843A (fi) * 2009-08-14 2011-02-15 Con Boys Oy Menetelmä ja järjestelmä epäjärjestäytyneestä materiaalista sirontamittauksilla mitatun aineiston analysoimiseksi
US9070868B2 (en) * 2013-06-04 2015-06-30 International Business Machines Corporation Thermally assisted MRAM with a multilayer encapsulant for low thermal conductivity
US20150142398A1 (en) * 2013-11-20 2015-05-21 California Institute Of Technology Methods for a multi-scale description of the electronic structure of molecular systems and materials and related applications
WO2016029172A1 (en) * 2014-08-22 2016-02-25 D-Wave Systems Inc. Systems and methods for problem solving, useful for example in quantum computing
US10031887B2 (en) * 2014-09-09 2018-07-24 D-Wave Systems Inc. Systems and methods for improving the performance of a quantum processor via reduced readouts

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4486265A (en) * 1981-11-24 1984-12-04 Spire Corporation Process of making thin film materials for high efficiency solar cells
CN1672171A (zh) * 2002-07-31 2005-09-21 雅马哈发动机株式会社 基于量子软计算的智能机电控制悬架系统
US7353148B1 (en) * 2003-08-06 2008-04-01 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Generation of displays of solutions to physics problems represented by complex mathematical equations using quantum computations or simulation of quantum computations on classic computers
WO2005122052A1 (en) * 2004-06-05 2005-12-22 D-Wave Systems, Inc. Hybrid classical-quantum computer architecture for molecular modeling
CN101548288A (zh) * 2006-12-05 2009-09-30 D-波系统公司 用于量子处理器元件本地编程的系统、方法和装置
CN103210574A (zh) * 2010-09-29 2013-07-17 地热能源公司 采用新的热力学循环将热能转换为电能的装置和方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
The theory of variational hybrid quantum-classical algorithms;JARROD R MCCLEAN ET AL;《NEW JOURNAL OF PHYSICS, INSTITUTE OF PHYSICS PUBLISHING》;20160205;第18卷(第2期);全文 *

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CA3041610A1 (en) 2018-05-03

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