量子多體問題是透過理解和預測大量微觀粒子遵循量子力學規律彼此相輔作用、複雜糾纏而產生的物質的新特性和新現象，對自然界的現象進行極限性解釋的一項具有挑戰性課題。雖然已有研究指出，使用量子電腦能夠以優於傳統電腦（經典電腦）的性能來更高效地分析量子多體問題（量子優越性），但實施量子優越性所需的計算水平此前並不明確。
早稻田大學理工學術院的Michael Schmid次席研究員（研究當時）、東北大學金屬材料研究所的野村悠祐教授及Rico Pohle特別助教、東京大學的今田正俊名譽教授（上智大學客座教授），與洛桑聯邦理工學院（Swiss federal Institute of Technology in Lausanne）的博士生Dian Wu、Giuseppe Carleo副教授組成國際合作團隊，收集了運用不同的尖端方法解析量子多體問題的計算結果，並提出了表示其精度的統一指標。透過精度的數值化統一，使解決量子多體問題的數值方法的進展得以視覺化，同時明確了將來有望實施的量子電腦所應解決的課題及量子優越性的基準。相關研究成果已發表在期刊《Science》的網路版上。
圖1 以各種數值方法解析各種類型的量子多體問題時的性能指數「V評分」的一覽表。量子多體問題的V評分越低，解析難度越小；V評分越高越難解析。透過製作一覽表，可以明確現有數值方法解析量子多體問題的能力水平，同時也可以明確哪些量子多體問題最具挑戰性。（供圖：東北大學）
爲了整理量子多體問題數量分析方法的最前緣狀況，研究團隊組建了由各國量子多體問題分析專家組成的國際協作體制，收集了用經典電腦解析量子多體問題的多種數量分析方法的最前緣計算結果資料，並在此基礎上，提出以「V評分」作爲表示這些計算結果性能的統一指標。
當使用經典電腦進行近似計算時，通常無法立即判斷結果的可靠性以及與精確解的接近程度，因爲在未獲得精確解答之前難以判斷結果的可信度。該「V評分」利用了「當能量分散爲零時即爲精確解」的特性，即便在未知精確解的情況下，也能判斷近似精度。爲提升量子多體問題的近似精度，此次提出的指標使用了今田正俊教授（當時任職於東京大學物性研究所）在2000年引入的相同物理量，成爲提出該指標的關鍵。
使用統一的性能指數「V評分」後，不僅可以公平地比較各種數值方法的性能，還明確了不同量子多體問題的難易程度。例如，在量子自旋相輔作用的量子自旋系統中，雖然量子自旋的分佈位置和相輔作用方式不同會產生不同性質的問題，但其中涉及幾何挫折的量子自旋問題，即無法同時滿足自旋相輔作用的能量得益的量子自旋系統，被發現是較難解析的。此外還發現，相比量子自旋問題，電子間強相輔作用、電子在晶體中飛旋的強關聯電子系統的問題更爲複雜。
研究團隊收集了大量的計算結果資料，並以統一的性能指數對其進行分析，從而成功地將「使用古典電腦解析量子多體問題的性能水平」這一當前的最前緣現狀數值化。由此，也進一步明確了量子電腦需達到何種程度的性能才能實施量子優越性的標準。
透過將量子多體問題的數量分析性能數值化，爲量子多體計算方法未來的前進方向提供了更清晰的方向。對於傳統電腦，透過進一步改進計算方法以提高該性能指數評分，從而更加深入地揭示未解的量子多體問題之謎。同時，對於量子電腦，經典電腦的性能水平的數值化讓實施量子優越性所需的標準變得更清晰，制定需要達成的目標變得更容易。該成果透過使目標變得更加明確，有望進一步加速量子演算法的開發。
原文：《科學新聞》
翻譯：JST客觀日本編輯部
【論文資訊】
期刊：Science
論文：Variational Benchmarks for Quantum Many-Body Problems
DOI：10.1126/science.adg9774
