最近有个大新闻，微算法科技(NASDAQ:MLGO)研发了一种新算法，把虚时间演化这个难题给突破了。AI导读说：微算法科技突破了量子计算的瓶颈，基于泰勒展开的虚时间演化概率量子算法，用简洁电路结构搞定了基态求解，为NISQ时代量子模拟开辟了新路子。 就在量子计算快要实用化的时候，怎么在有限的硬件条件下高效获取复杂量子系统的基态信息成了个大问题。微算法科技这回就公布了他们的成果：基于泰勒展开的虚时间演化概率量子算法。这个技术把算法结构、资源需求还有经典和量子协同的方式都做了改进，给NISQ设备上实现虚时间演化提供了一条新路。 虚时间演化在好多物理和化学问题里都很重要，把系统状态用指数形式变一下就能慢慢投影到基态。以前用经典电脑干这事儿效率太低，复杂度跟着系统维度飞涨。所以大家都觉得，直接在量子计算机上弄虚时间演化是最有希望的方向之一。 不过有个麻烦事儿，虚时间演化算符不是幺正的，这跟量子计算机只能搞幺正演化有点冲突。以前的办法通常要搞一大堆复杂的经典预处理，比如变分优化或者多层参数搜索，这不仅费钱还削弱了量子算法的优势。 微算法科技就从算法本身出发，重新琢磨了一下怎么在电路里实现虚时间演化。他们提出来个新思路：把那个指数形式用泰勒级数展开一下，把不好处理的非幺正算符变成多项式算符叠加。 具体操作的时候他们没想着非要精确还原指数演化，而是用概率性的方法去逼近结果。这么一来就不用再依赖复杂的经典优化和高深度电路了。 电路设计方面，他们把目标定在了泡利算符乘积项构成的哈密顿量上。泡利展开在量子化学和多体物理里特别常见，这正好用上了。 这个电路结构非常简洁友好，只用单比特门和双比特门就够了。整个流程只需要做一点点经典预计算确定泰勒展开的系数和截断阶数就行了，不需要多轮反馈循环或者复杂优化。 这就特别适合现在的云平台和实验型设备来跑。这种概率算法的理念跟现在量子设备门保真度有限但能重复运行的特点很搭调。 他们还用海森堡模型这个典型多体系统试了试算法的可扩展性和稳定性。结果显示这个算法在不增加太多资源消耗的情况下也能逼近基态能量。 从技术路线来看，这是个新路子：既不依赖复杂参数优化，也不追求确定性结果。而是通过概率性机制和简洁电路结构来近似关键物理过程。 总体来看，这项技术把虚时间演化在量子计算机上的实现方式给拓展得很宽。它既给现在的硬件条件下求解基态提供了可行方案，也给以后更大规模更精密的模拟打下了基础。