量子多体问题是通过理解和预测大量微观粒子遵循量子力学规律彼此相互作用、复杂纠缠而产生的物质的新特性和新现象，对自然界的现象进行极限性解释的一项具有挑战性课题。虽然已有研究指出，使用量子计算机能够以优于传统计算机（经典计算机）的性能来更高效地分析量子多体问题（量子优越性），但实现量子优越性所需的计算水平此前并不明确。
早稻田大学理工学术院的 Michael Schmid 次席研究员（研究当时）、东北大学金属材料研究所的野村悠祐教授及 Rico Pohle 特别助教、东京大学的今田正俊名誉教授（上智大学客座教授），与洛桑联邦理工学院（Swiss federal Institute of Technology in Lausanne）的博士生Dian Wu、Giuseppe Carleo副教授组成国际合作团队，收集了运用不同的尖端方法解析量子多体问题的计算结果，并提出了表示其精度的统一指标。通过精度的数值化统一，使解决量子多体问题的数值方法的进展得以可视化，同时明确了将来有望实现的量子计算机所应解决的课题及量子优越性的基准。相关研究成果已发表在期刊《Science》的网络版上。
图1 以各种数值方法解析各种类型的量子多体问题时的性能指标“V评分”的一览表。量子多体问题的V评分越低，解析难度越小；V评分越高越难解析。通过制作一览表，可以明确现有数值方法解析量子多体问题的能力水平，同时也可以明确哪些量子多体问题最具挑战性。（供图：东北大学）
为了整理量子多体问题数值分析方法的最前沿状况，研究团队组建了由各国量子多体问题分析专家组成的国际协作体制，收集了用经典计算机解析量子多体问题的多种数值分析方法的最前沿计算结果数据，并在此基础上，提出以 “V评分” 作为表示这些计算结果性能的统一指标。
当使用经典计算机进行近似计算时，通常无法立即判断结果的可靠性以及与精确解的接近程度，因为在未获得精确解答之前难以判断结果的可信度。该 “V评分” 利用了 “当能量分散为零时即为精确解” 的特性，即便在未知精确解的情况下，也能判断近似精度。为提升量子多体问题的近似精度，此次提出的指标使用了今田正俊教授（当时任职于东京大学物性研究所）在2000年引入的相同物理量，成为提出该指标的关键。
使用统一的性能指标 “V评分” 后，不仅可以公平地比较各种数值方法的性能，还明确了不同量子多体问题的难易程度。例如，在量子自旋相互作用的量子自旋系统中，虽然量子自旋的分布位置和相互作用方式不同会产生不同性质的问题，但其中涉及几何挫折的量子自旋问题，即无法同时满足自旋相互作用的能量得益的量子自旋系统，被发现是较难解析的。此外还发现，相比量子自旋问题，电子间强相互作用、电子在晶体中飞旋的强关联电子系统的问题更为复杂。
研究团队收集了大量的计算结果数据，并以统一的性能指标对其进行分析，从而成功地将 “使用古典计算机解析量子多体问题的性能水平” 这一当前的最前沿现状数值化。由此，也进一步明确了量子计算机需达到何种程度的性能才能实现量子优越性的标准。
通过将量子多体问题的数值分析性能数值化，为量子多体计算方法未来的前进方向提供了更清晰的方向。对于传统计算机，通过进一步改进计算方法以提高该性能指标评分，从而更加深入地揭示未解的量子多体问题之谜。同时，对于量子计算机，经典计算机的性能水平的数值化让实现量子优越性所需的标准变得更清晰，制定需要达成的目标变得更容易。该成果通过使目标变得更加明确，有望进一步加速量子算法的开发。
原文：《科学新闻》
翻译：JST客观日本编辑部
【论文信息】
期刊：Science
论文：Variational Benchmarks for Quantum Many-Body Problems
DOI：10.1126/science.adg9774
