量子计算被誉为有望以前所未有的精度模拟分子，从而加速药物、电池和化肥等领域的研发。然而，一项新发布的理论研究表明，实现这一目标仍面临显著挑战，相关算法在实际应用中存在诸多障碍。

研究人员聚焦于量子化学中的核心问题——计算分子的基态能量，即电子最低能量排布状态。这一参数对理解化学稳定性和反应路径至关重要。研究团队分析了当前两种主要量子算法：变分量子本征求解器(VQE)和量子相位估计(QPE)。

VQE算法适用于现有含噪声的中等规模量子设备，采用量子与经典计算机协同优化的方式逼近基态能量。但研究发现，退相干效应对VQE精度影响显著。“我们发现退相干对VQE的精度极为不利，即使采用先进的误差缓解技术，实现有意义的化学计算仍需容错量子计算机的性能，而非仅靠含噪硬件。”研究显示，随着分子体系增大，计算耗时急剧上升，以铬二聚体为例，单次迭代耗时约25天，完整优化流程可能长达24年。

QPE算法面向未来的容错量子计算机，理论精度较高，但依赖初始量子态与真实基态的重叠度。研究表明，随着分子尺寸增加，这种重叠度呈指数衰减，导致成功测量基态能量的概率大幅下降。这一现象被称为正交性灾难，意味着即使容错量子计算机问世，QPE在处理大分子时仍可能面临效率瓶颈。

研究指出，经典计算化学方法在目前阶段仍具竞争力，甚至在某些场景下优于量子途径。“这些观察可能表明，化学中的基态能量估计未必是量子计算机最合适的目标。除了量子处理器本身的问题，经典态制备方法的相对高质量也是原因之一。”

研究团队强调，容错量子硬件、态制备方法和量子算法的持续改进，有望逐步突破当前障碍。但现阶段，量子计算在分子模拟领域实现实际优势仍需技术和理论的双重突破。

出版详情：作者：Rupendra Brahambhatt等人，标题：《量子计算机仍在艰难地进行化学中最困难的分子计算》，发表于：《物理评论B》，杂志信息：《物理评论B》