瑞士学者提出量子多体问题求解方法精度的量化指标

　　由瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)主导的国际互助研究团队网络了用于阐发量子多体问题的各种前沿要领的计较成果，并提出了一个同一的指标来表现这些成果的精度。经由过程量化精度，量子多体问题数值要领的前进水平获得了可视化，将来量子计较机应解决的问题和量子优胜性的尺度也获得了明确的界定。该研究对将来量子算法以及量子计较用于解决量子多体问题的研究指了然一个成长标的目的。该结果于10月17日颁发正在《迷信》杂志上。

　　© Science研究论文以《量子多体问题的变分基准(Variational benchmarks for quantum many-body problems)》为题颁发于《迷信》杂志

　　量子多体问题是一个具备应战性的课题，旨正在经由过程懂得以及预测当年夜量宏观粒子彼此作用并庞大地纠缠时发生的物资的新特征以及征象，以终极诠释天然界的征象。应用量子计较机有可能以比传统经典计较机更好的机能来阐发量子多体问题，但肯定完成量子优胜性必需到达的计较程度的尺度不断没有明确。

　　多年来，迷信家们不断寄托量子蒙特卡罗摹拟以及张量收集（变分波函数）等混淆要领来类似解决量子多体问题。每一种要领都有其优错误谬误，但很难晓得哪一种要领最合适哪一种问题。直到此刻，尚未一个通用的要领来比拟它们的精确性。

　　研究团队开发了一种名为V-score（“V”代表“Variantional Accuracy 变分精度”）的新基准来解决这一难题。V-score供给了一种同一的指标来比拟没有同的量子要领正在统一问题上的表示。

Credit: Pixabay/CC0 Public Domain

　　V-score经由过程两个要害信息来计较：量子体系的能量与其方差，也就是能量稳定的水平。抱负环境下，能量越低，稳定越小，解就越精确。V-score将这两个要素归并为一个数字，从而更易凭据没有同要领的成果与准确解的靠近水平来对其举行排名。

　　为了构建V-score，研究团队网络了迄今为止最年夜的量子多体问题数据集。该团队对一系列量子体系举行了摹拟，从简略的粒子链到闻名的庞大体系。该基准测试不只显示了哪些要领对特定问题最有用，还凸起夸大了哪些问题中量子计较可能发生最高文用。

　　经由过程测试V-score，研究团队发明一些量子体系比其余量子体系更易求解。例如，粒子链等一维体系可使用张量收集等现无方法绝对容易地解决，但更庞大的高维体系，如阻挫量子晶格，有着高患上多的变分精度评分，标明这种问题用经典计较要领更难解决。

　　研究团队还发明，基于神经收集以及基于量子路线的计较要领很是有远景，跟着量子计较技能的前进，咱们兴许可以或许解决一些最为坚苦的量子问题。

　　V-score为研究者们供给了一个用于评价量子问题求解要领前进水平的壮大东西。经由过程肯定问题的难度和经典要领的局限性，V-score可以帮助引导将来的研究事情。例如制药或动力等依赖量子摹拟的行业，可以哄骗这些评价来专一于那些量子计较相较经典计较具备竞争上风的问题。

论文链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg9774

报导链接：

https://phys.org/news/2024-10-benchmark-hardest-quantum-problems.html