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量子計算機|量子模型數據的預測

重器經典量子計算機

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在這個框架中 ， 我們利用限制任何計算機功能的已知結果 ， 甚至一個量子 ， 用來了解這種數字實驗的局限性化學 。 一路上 ， 我們遇到了令人驚訝的結果不可能有一種算法來確定系統是否會熱化 ， 這與傳統的熱力學分析背道而馳 。  然而 ， 這種結構將我們引導到新的領域 ， 我們將看到從數據中學習可以從根本上更強大 。 與傳統計算相比這為我們的成功提供了新的啟示 ， 許多現有的化學理論及超越的方式 ， 都是通過利用數據 。

其中具有自然數據的經典模型可以超出機械模擬的物理預測范圍 。 我們將學習模型視為模型 ， 其中包含用于任務的一些高質量訓練數據是可用的 ， 從物理實驗或模擬除了問題的規范 。 正如我們將論證的那樣 ，  這不僅僅是對現代機器學習方法的參考而是包含化學理論的基礎 。 此外 ， 我們借此機會突出量子信息科學中以前未使用的技術 ， 這些技術甚至可以促進化學的發展 ， 在完全容錯的量子計算機到來之前 。

這從化學到量子計算機科學結果的鏈接 ， 建立我們的最終觀點 ， 即量子計算機在化學中的最終作用將是幫助構建化學學習模型 。 這包括為經典模型提供數據 ， 構建可以準確計算的量子模型數據的預測 ， 并最終直接連接來自化學系統的量子數據 。 我們將其包裝起來展望這兩者之間的相互作用令人興奮的領域 。 區分理論與計算或模擬的想法并不新鮮 ， 有人建議將計算視為“科學的第三大支柱” ， 與實驗和模擬并駕齊驅 。

有時可以更準確地將模擬視為更接近實驗而不是理論 。 量子 計算 ， 尤其是物理系統的量子模擬 ，通過構建模擬有助于使這一點更加清晰有效 ， 可細化的量子級物理世界準確性 。 此外 ， 對精度的限制量子計算機學習物理特性有時會放在它們比經典的數字模擬更接近實驗相同的系統 。 雖然討論了精確的區別模擬和理論之間的關系 ， 比我們應該得到更多的闡述 可以在這里提供許多重疊的灰色區域 ， 我們將嘗試提供工作上的區別 。

在給定一些計算問題和輸入的情況下 ， 可以達到固定的輸出 。 相比之下 ，理論將涉及開發和改進可能進入模擬的模型的更廣泛活動 ， 其中這些改進可以基于物理實驗、模擬或抽象的數學結構 。 此外 ， 值得區分可被視為輸入的數據 ， 例如初始動力系統的條件 ， 以及用于發展理論的數據或模型 ， 我們將其稱為與相關的訓練數據關于學習理論的文獻越來越多 。 在量子計算機上進行量子模擬的最自然的設置是觀察系統及時向前邁進或量子時間動力學 。

在量子計算領域 ， “量子模擬”這個詞有時是為時間而保留的特別是動力學模擬 ， 當我們提到死記硬背的模擬時 ， 它通常適用于這種情況 。也就是說 ， 一個人設置一個初始狀態 ， 一個由其相互作用定義的物理系統 ， 以及一些模擬時間 ， 量子計算機執行計算實驗 ， 將初始狀態映射到最終時間 ， 可以探測系統的任何合理可觀察的地方 ， 這時間動態顯然反映了最自然的環境真實世界 。

【量子計算機|量子模型數據的預測】然而 ， 盡管有這樣的自然環境 ， 人們會注意到大量量子算法和理論緊隨其后在經典計算機上執行的電子結構 ， 其中重點是電子系統的低能量本征態 ，而不僅僅是經過一些固定演化后的最終狀態 。這個重要的偏差已經包含在自然界的數據中 ， 它告訴我們在許多系統中 ， 熱狀態是一個恰當的系統的描述 ， 以及在低溫、低能量狀態下是最常觀察到的 。

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