量子计算在化学等领域的研究与应用

该摘要详细探讨了量子计算在材料科学、化学和生物医药等领域的应用及其优势，并强调了其在复杂体系模拟方面的巨大潜力及未来发展方向。

摘要

目的

方法

结果

结论

目的

关键词： 量子计算; 量子算法; 化学模拟; 应用

引言

随着半导体行业逼近物理极限，在纳米量级时,电子通过量子隧穿效应穿过纳米介质层材料会导致晶体管电流流失受控,从而引发芯片性能严重干扰,计算精度可能会受到影响,而数十亿个纳米尺度的电子元件快速运行会产生巨大的热量,这将进一步削弱其稳定性,持续缩小晶体管尺寸以维持摩尔定律已经不再可行,基于芯片设计与制造成本评估,'摩尔定律'时代的结束不可避免,因此半导体行业很可能会进入一个新时代

在"后摩尔定律时代"背景下提出的重要解决方案之一是量子计算。最初由物理学家费曼提出这一概念,其主要目标在于利用人工构建的量子体系来解决传统计算机难以处理的复杂问题（包括多体量子系统演化这类挑战）。该方案以量子比特作为基本单元,在其受控状态下展现出超越经典计算能力的巨大信息承载力与强大的并行处理性能（如能在特定复杂问题求解中实现指数级加速[2]）。鉴于此,该技术在材料科学、化学研究、医药开发以及生物体系分析等领域均具备显著优势,能够高效模拟大规模分子体系并突破现有计算框架的技术瓶颈,从而为新材料设计、新药物研发以及生物体系研究等关键领域提供有力的技术支撑

1****量子计算

相较于经典计算而言, 量子计算展现出显著的优势潜力,被认为是未来计算科学发展的重要前沿方向之一。当前, 量子计算的主要物理实现途径已形成多元化探索格局,包括超导电路系统、离子阱 trap 等多种体系并行研究模式,而其研制工作涵盖了芯片制备封装技术、苛刻运行环境搭建、精密测控系统构建、前沿算法创新以及软件生态系统的全面支撑等多个关键环节,这些核心技术分布于物理学、计算机科学及数学等多个基础学科领域,具有较高的综合复杂度。因此,通用型实用化量子计算机距大规模应用尚具时日,但近年来围绕量子算法优化效能提升、工程化进展以及优越性验证等方面取得了一系列重要突破成果,特别是在2019年Google Quantum团队基于超导体系成功实现了"量子霸权"实验后,全球对量子计算超越经典计算能力的关注度持续攀升,这也推动了软硬件系统开发进入全新发展阶段,为其应用研究提供了关键的技术支撑。

图1

图1量子计算部分重要研究方向

Fig.1 Important research directions of quantum computing

1.1 量子比特

在经典计算机体系中，比特是其核心构成单元。它之所以能在经典计算机中实现高效运行，则是因为信息与数据在经典计算机中通常以二进制数值形式进行编码与存储。这种编码方式的特点是在任意确定时刻只能以明确的形式存在——即只能以"0"或"1"的形式存在于确定的时刻。相比之下，在理论层面而言，量子计算体系具有表示能力与存储空间双重优势。当 quantum bit 数量呈现指数级增长时，在 information capacity 上也实现了指数级扩张[3]。
然而，在实际应用层面却面临一个关键挑战：如何将这种强大的 information 处理能力转化为可操作的实际效果？对于这个问题的答案，则构成了本研究的主要探讨方向。

量子比特状态可用数学语言表示为：

|Ψ〉=α|0〉+β|1〉|Ψ〉=α|0〉+β|1〉

(1)

其中复数α和β分别表示对应于基态矢量|\,0\,\rangle与激发态矢量|\,1\,\rangle的概率幅。当对量子比特状态\left|\Psi\right\rangle进行测量时，在基态\left|\,0\,\right\rangle中出现的概率为\left|\alpha\right|^{\!2}而在激发态\left|\,1\,\right\rangle中出现的概率为\left|\beta\right|^{\!2}。由此可得归一化条件为\left|\alpha\right|^{\!2} + \left|\beta\right|^{\!2} = 1, 参见文献[4]。

1.2 量子算法

作为支撑现代信息技术发展的基础性学科之一的量子算法，在全球范围内都被视为推动量子计算技术进步的核心要素。其通过巧妙运用qubit状态的叠加性和纠缠性特征，在完成特定逻辑运算任务时展现出显著的信息处理能力。目前国际学术界普遍认为只有借助特定的高效算法设计方法才能充分释放量子计算机的独特优势；而要想实现对传统电子计算机的有效替代，则必须依靠特定的硬件架构支持与新型软件编程范式的创新突破。

当前核心量子算法的种类相对有限，在解决特定类型的问题方面具有明显的优势。尽管目前尚不具备普适性的能力来应对各种现实问题，在这个背景下基于其理论上的显著优势以及潜在的应用前景的前提下，在量子算法理论及应用层面进行深入研究具有重要意义。值得注意的是近年来在工程化和高精度操控方面的显著进展为该领域的发展奠定了坚实基础

1.3 变分量子本征求解算法（VQE）

通过经典计算对量子系统进行模拟时，则需要采取减少计算规模或依赖近似等方法以实现求解目标；精确模拟技术仅适用于规模较小的量子系统，在面对大部分复杂体系时，则无法通过经典计算手段精确求解其结构与性质；因此转而采用量子模拟计算方法既可行又合乎逻辑。量子计算最自然显著的应用领域是实现量子体系动力学行为的模拟研究；这一研究方向也是Richard Feynman提出的开创性研究课题；在涉及多体系统的建模过程中，量子算法凭借指数级超越优势显著优于经典算法；其应用领域横跨化学、材料科学、凝聚态物质物理学、核物理以及高能物理学等多个前沿学科领域；鉴于当前量子计算机及量子纠错技术所面临的高昂成本挑战，在可预见的未来内较为实用的有效途径是采用近似法或启发式算法解决问题；由此衍生出了大量新型量子算法以及量子/经典混合型算法方案用于解决多体系统模拟问题；其中变分量子算法（Variational Quantum Algorithms）[5]便是这一研究方向中极具代表性的研究成果之一。

图2

图2几种重要的量子算法

Fig.2 Several important quantum algorithms

在当前研究领域中，诸多问题均可被建模为特征值问题。基于量子力学变分原理，在量子化学系统中基态（最低能量状态）的能量计算会随着对解的近似程度逐步优化而持续下降，在渐进意义上接近真实能量数值。这一特性启发了一种迭代算法的设计思路：以一个初始猜测值作为输入，在每次迭代中将经过优化后的近似解作为输出结果，并将其作为下一个迭代循环的新猜测值使用。通过不断重复这一过程直至达到预设阈值标准时停止运算。这种算法体系通常由两类核心组件构成：第一类是经典的迭代算法；第二类则是结合量子处理器进行优化操作并随后进行测量读数的量子算法。其中，在第二类算法中利用经典控制单元判断是否执行下一步迭代运算，并能够实现对量子比特状态保真度要求最小化的同时输出具有实用价值的计算结果[5]

该算法采用变分量子本征求解法（VQE），其显著优势在于在处理近似波函数和多体系统（如分子与材料等）方面具有显著优势。就经典计算机而言，该方法需借助2N维线性空间进行计算；因此，在处理超过50个分子轨道时会面临一定的计算限制。而相较于传统计算机所需的资源需求呈指数级增长的趋势，则量子计算机凭借N个量子比特即可实现模拟；这不仅大大降低了资源消耗门槛，并且使该方法成为当前量子计算领域中实现化学模拟的重要途径之一。值得注意的是，在实际应用中该算法所需的具体量子逻辑门数及所需量子比特数量将受到所选算法类型的影响较大[5]。值得注意的是，在Google Quantum Computing Team的研究中发现：通过结合Hartree-Fock方法与变分量子本征求解算法（VQE），成功实现了对二氮烯异构化反应过程的精确模拟[13]；尽管研究对象属于基础化学范畴问题本身相对简单而言却对于未来大型分子体系及复杂化学反应在真实量子计算机上的实现意义重大

1.4 量子力学与量子化学

1926年,奥地利物理学家Erwin Schrödinger成功建立了描述微观粒子运动规律的波动方程,这一理论成果不仅深入阐述了量子力学的基本原理,更是为量子化学奠定了坚实的理论基础[6]。
Schrödinger通过研究发现,该波动方程能够精确地定量分析原子核与电子之间的相互作用机制,从而为理解微观粒子的行为提供了科学依据。
1927年,德国科学家Erwin Heitler与Fritz London首次运用量子力学理论成功解析了氢分子中两个中性原子形成化学键的具体过程,这一开创性研究推动形成了系统的量子化学理论框架[6]。

量子化学主要通过量子力学理论方法探讨化学体系结构与性质的本质规律。具体而言,该学科的主要任务在于运用量子力学方法对分子、原子及固态物质中的电子与核子运动规律进行系统性的计算与分析,从而深入揭示各种化学现象所遵循的基本法则及其内在机制；其中最为关键的是精确求解分子体系所对应的薛定谔方程。

Hˆ|Ψ〉=E|Ψ〉H^|Ψ〉=E|Ψ〉

（2）

其中_H_表示体系哈密顿量（Hamilton），它包含了体系的原子核运动动能、电子的运动能、电子间的排斥势能以及电子与原子核之间的相互作用势能；ΨΨ代表波函数（概率分布函数），在量子力学中微观粒子体系的状态是由波函数所描述的。若通过精确求解波函数，则可获取体系的各种关键信息。

作为现代化学研究的重要工具之一, 量子化学在微观尺度上的应用价值得到了显著提升. 尤其是在计算能力迅速提升的情况下, 其研究意义愈发凸显. 但基于量子化学理论的计算需解决多电子体系的薛定谔方程问题, 而由于电子间存在强相互作用使得基态能量难以精确求解. 因此发展出了多种近似方法来处理这个问题. 目前仅能对轻原子系统（如氢及其类同粒子）实现精确解, 而对于大多数质量较大的多电子分子则仍无法进行精确计算[7]. 随着量子计算技术的进步尤其是量子计算机的发展前景广阔未来有望实现这一目标.

2****量子计算在化学等领域的应用

相较于传统化学实验手段而言, 量子化学作为一种新兴研究手段, 在无机化合物、高分子材料等领域展现出显著的应用价值。通过量子化学计算, 可以从微观层面上深入揭示分子构型、晶体结构及其能量特征（如电子分布与过渡态的能量变化等）, 并能系统阐述复杂反应机制及分子间作用力的本质[8]。在模拟体系基态能量方面, 通过精确计算电子与其他原子核之间的相互作用, 可获得系统的最低能量状态, 该状态对于理解化学反应机制至关重要。然而, 系统电子数的增加导致计算强度呈指数级增长趋势, 即使高性能超级计算机也难以满足这一需求, 因此量子计算作为一种新型模拟技术工具, 特别适合于开展量子化学领域的数值模拟研究工作, 并最终实现了跨学科领域的量子信息科学应用。

2.1 量子化学模拟计算多领域应用现状

就目前而言，在量子化学模拟领域采用经典计算近似方法仍存在无法精确处理多电子体系的问题。然而，在材料科学、化学技术、生物医学以及医药研发等多个领域已取得显著成果。这些成果凸显了该方法在实际应用中的重要性，并促进了相关领域的研究发展。同时为未来在材料科学与化学等领域的量子计算应用研究指出发展方向。

在材料科学领域,王磊[9]基于量子化学理论系统性地展开L-精氨酸磷酸盐(LAP)晶体分子内基团作用的量子化学分析,深入探讨了该类化合物的分子特性及其晶体光损伤机理;张敏明[10]采用量子化学方法对SnO2系综内的多种功能材料进行了系统设计与理论模拟,重点考察了经过多轮筛选后的单掺杂与双元素共掺杂体系在导电性能(包括有效质量)、光学特性(电子结构)以及热力学稳定性等关键指标上的差异性,并结合合成可行性等技术参数进行了全面预测;最终研究成果证实了一种综合性能卓越的新一代透明导电氧化物半导体材料的存在

在化学研究领域,宋本腾等[8]利用量子化学方法探究分子筛催化剂的微观结构特征及其反应机理,并成功优化了其在石油催化裂解及环境治理领域的应用潜力;李宁等[11]采用量子化学理论分析1-胺丙基-3-甲基咪唑氯盐离子液体的微观电子结构特性及其稳定性,并从分子层面深入解析了咪唑类离子液体的基本性质;姚灿等[12]基于量子化学模拟方法构建玉米秸秆热解反应机理的数学模型,通过优化不同初反应与次反应路径的能量分布,系统评估了其微观热解反应机制及产物空间分布情况,为提高生物质能源转化效率提供了新的理论依据;王锐[13]采用密度泛函理论（DFT）方法对稻壳类陆生生物质中的纤维素与硫酸多糖共热解协同反应及催化过程的关键机制进行数值模拟与优化分析,为提升生物质热解油质量奠定了基础

在生物医药领域中,量子化学计算方法广泛应用于酶催化反应、基因复制/转录/突变过程以及药物与受体结合等多个关键领域,相关研究已在文献[14-15]中有所报道。研究表明,崔丹丹团队[15]通过整合国内外多个研究小组的数据与成果[16⇓-18],系统地探讨了各类天然抗氧化物（包括多酚类化合物、类胡萝卜素及黄酮类化合物）清除自由基机制的独特性与规律性；此外,Fu团队[6,19]则详细模拟了生物体系中全氟辛烷磺酸前体物质从羟基化到脱烷基的完整转化过程,为理解这一复杂机制提供了重要理论支持。无论是对生物大分子的稳定结构优化还是微观反应机理的研究,量子化学均取得了显著进展,不仅凸显了其重要的应用价值,还促进了相关科研领域的快速发展；值得注意的是,另有研究报告计划将量子计算技术应用于个性化定制医疗服务之中,并基于个体基因特征来预测药物的作用特性及作用途径;这一创新思路不仅有助于提高治疗精准度,也为开发专门性更强的小分子药物提供了新的可能性

在能源领域,夏禛[20]通过采用多种量子化学模拟手段,系统探讨碘化氢在碳材料催化分解过程中的基本规律,成功显著提升了碘化氢均相分解效率及氢气制备性能,为大规模制氢反应及氢能高效应用奠定了理论基础;李昭娟[21]等专家则认为,利用量子化学理论分析锂离子电池中锂盐分子结构与其物理性质之间的关系,研究氧化还原路径及结构变化规律等机理具有重要意义;通过量子化学计算筛选关键材料,能够快速筛选出符合设计要求的关键材料;另外,研究电解液溶解添加剂在整个电池生命周期中的作用机制,并基于构效关系进行优化改进后能够显著提升电池性能;基于量子计算的强大并行计算能力对复杂反应过程进行优化改进后能够显著提升反应能源利用效率;对于大量生产型企业和锂电池Such large-scale energy-consuming enterprises also benefit economically and environmentally from this research.

在环保领域,李宁[22]等采用了量子化学方法对不同类型的离子液体中二氧化碳的溶解度进行了预测性计算,并进一步筛选出了一种具有对氨基功能化的咪唑类离子液体,在微观层面上对其分子结构和性质进行了计算分析,最终筛选出了一种高效且环保的氨基化咪唑类离子液体作为碳捕获试剂,并展望其实质上在未来环保降碳领域将发挥重要作用,有助于减少温室气体排放量.彭涛[6]系统性地分析了量子化学方法在化学品环境污染问题中的广泛应用,认为只有通过选择适当的计算泛函和校正策略才能获得可靠的分子动力学参数数据;基于此可建立完善的分子体系动力学模型来解析污染物转化机制及其环境风险评估指标.

基于传统近似手段的量子化学模拟技术在处理大规模分子系统时受限于计算精度与规模等关键性能指标（其中计算量随研究对象电子数呈指数级增长,且难以维持理论上的精确度）,这直接导致模拟结果的有效性和可靠性受到影响,从而制约了该技术在材料科学等领域的广泛应用,然而,随着当前及未来量子计算技术的重大突破（如量子位数目与运算深度的增长）,有望实现对真实量子计算机系统的模拟（这种新型方法能够有效规避大分子多电子体系下的精度与规模限制）,从而为量子计算在多个交叉学科领域提供切实可行的技术支撑

2.2 近期量子计算在化学等领域的应用研究进展

量子化学是量子计算最有前景的应用之一,2017年IBM在其超导量子计算机（6量子比特）上利用变分量子本征求解算法（VQE）实现了对氢化铍（BeH2）分子基态能量的精确计算,是推进量子计算机向复杂分子化学模拟计算研究的第一步,为后续开展大体系分子高精度量子化学模拟计算积累了经验[23]。2017年Google推出了OpenFermion工具,可支持对任意输入的化学分子构型产生模拟该分子的量子程序。2017年,Markus Reiher[24]等展现了利用量子计算机进行生物固氮反应机理研究的新方法,为量子计算化学应用研究提供了重要支撑资料。2018年IBM其云计算平台上推出“RXN for Chemistry”,其实质上是利用神经机器学习翻译方法（neural machine learning translation method）预测化学反应生成物,据称目前仍是性能最好的用于正向反应预测的数据驱动人工智能解决方案,已为超过1.5万名用户提供了至少76万份关于化学反应的机器学习预测报告,结果准确率超过90%,随后与其他团队合作将逆向合成架构集成至RXN工具中,进一步完善其功能。2018年日本JSR药业与剑桥量子计算CQC（Cambridge Quantum Computing）在量子化学应用及算法研究方面开展合作,同时其与三星联合开展采用量子计算技术用于新材料开发的研究[25],埃森哲（Accenture）与量子计算软件公司1QBit联合为制药公司Biogen开发了首个量子计算驱动的分子比较应用程序,可明显提高化学分子设计效率,加速针对复杂神经系统疾病（如阿尔茨海默氏症、帕金森氏症等）的药物发现。2019年本源量子推出化学应用系统ChemiQ,是国内首个针对量子化学和药物研发的算法应用程序。2019年华为推出的HiQ Fermion软件包,在华为云上提供了一站式量子化学模拟解决方案。2019年,梅赛德斯-奔驰制造商戴姆勒(Daimler)与IBM进行合作,计划通过模拟电池内部复杂化学反应原理,设计电动汽车新型锂电结构。2019年,Google[26]公开了使用量子计算仿真材料发明专利,介绍了使用量子计算机仿真材料或其他物理体系的方法和系统装置。2019年麦肯锡(Mckinsey)研究认为量子计算将在新材料开发（分子设计）、新产品配方（模拟优化）、生产操作过程优化重点领域为化学工业发展带来重要机遇。2020年IBM在前期基础上进一步推出RoboRXN人工智能模型,其经过大量涉及化学合成的基础知识训练,学习了不同化学物质特性,根据绘制的化学分子结构,可进行逆向反应过程分析,有效预测所需的原料成分与反应程序,消除繁琐的人工任务,缩减无效环节时间与成本消耗,加速生物/医药/材料领域的研发速度[27-28]。2020年Google量子团队利用VQE算法在其Sycamore量子处理器（12量子比特）上成功模拟了二氮烯分子异构化反应过程及结合能,可实现对电子结构精确计算与分析,并对化学反应机理进行解析,是目前在量子计算机实现的最大规模化学反应模拟计算[29],对于当前量子计算机在化学领域的应用研究意义重大。德国HQS Quantum Simulations团队长期致力于结合化学分子特性开发量子算法,可在量子计算机和经典计算机上实现化学过程有效模拟,2020年其与奥利地AQT（Alpine Quantum Technologies）合作提供量子化学软件解决方案[25]。2020年新冠肺炎疫情期间,加拿大量子计算公司D-Wave为药物研究人员提供免费量子云计算服务,加速针对新冠病毒的药物研发进程。国内本源量子与生物医药企业合作基于量子云计算平台进行特异性识别病毒试剂盒等产品的开发。2021年剑桥量子计算（CQC）与中美冠科生物（Crown Bioscience）、JSR生命科学（JSR Life Sciences）达成合作协议,将量子技术应用于寻找生物标识物,从而加速用于治疗肿瘤等药物的研发。2021年IBM量子计算团队通过对量子算法、系统软件、处理器以及控制系统进行全面优化,将氢化锂（LiH）化学分子建模时间缩短至9小时,速度提升了120倍,从而最大限度利用计算时间,最小化等待时间[30],此次加速将为研究者在化学等其他领域开展量子应用研究提供重要基础支撑。

图3

图3量子化学在材料化学等领域的应用

Fig.3 Quantum chemical methods in solid-state materials and related fields

近年来，在量子计算技术迅速发展的背景下

3****总结与展望

波士顿咨询集团（BCG）预计，在2030年左右，量子计算在涵盖科技密集型产业的领域如材料科学和化学中的市场规模将显著达到70亿美元。在制药行业的市场规模则预计将增长至200亿美元。基于量子技术的应用，能够显著地实现对复杂化学反应过程的模拟、计算与分析。从而有助于更精准地规划和预测研究进程。其巨大的应用潜力主要体现在以下几个方面：显著缩短计算时间；明显提高研发效率；降低资源消耗并促进更加环保和高效的工艺流程[31]。

我国当前在量子计算领域的主要研究力量集中在科研机构和高校等 Settings中进行布局与建设。从产出水平来看核心论文数量与相关研究机构的表现均处于世界领先水平；然而基础性研究成果的转化能力略逊于美国；专利产出方面则明显存在差距；工程化与实际应用层面的发展仍显不足；鉴于此鉴于此为进一步强化量子技术在材料科学化学以及生物医药等多个关键领域的攻关力度具有十分重要的意义；同时这一举措不仅能够促进我国经济产业实现高质量发展更能为全球科技进步与发展作出中国贡献。