相邻量子位的互动由“逻辑门”控制。逻辑门利用数字方式去操控量子位，使其进入某种状态，从而得出问题的解。在演示中，研究人员对量子位进行排列，使其模拟有着一定自旋态的磁性原子阵列。这样的问题已经在凝聚态物理中得到了充分研究。研究人员随后可以通过量子位去确定总势能最低的原子自旋态组合。

　　谷歌的设备目前基本上停留在原型产品阶段，但研究人员表示：凭借误差修正，其技术可以成为通用算法，拓展至任意的大型量子计算机；在未来几年中，超过40个量子位的设备将成为现实。

　　紧接着，在 2016 年 7 月，谷歌量子软件工程师 Ryan Babbush 在 Google Research发表博文，介绍了谷歌量子计算研究的最新进展——谷歌与哈佛大学的 Aspuru-Guzik 团队以及来自劳伦斯伯克利国家实验室、加州大学圣塔芭芭拉分校、塔夫茨大学、伦敦大学学院众多研究机构的研究人员合作，进行了首个完全可扩展的分子量子变相模拟（计算）。

　　在这个实验里，研究人员采用了“可变量子本征求解（variational quantum eigensolver，VQE）这一方法，该方法可以理解为是神经网络的量子模拟。经典的神经网络是一张参数图，这是为了建立传统数据模型；而 VQE 这张参数图（例如量子线路），直播，是为了建立量子数据模型（例如分子波函数）。

　　通过使用 VQE，研究人员对氢气分子H2 的能量全景图（energy landscape）进行了量子计算。他们将 VQE 的表现与另一种用于传统化学量子算法——相位估值算法（PEA）进行比较。使用 VQE 实验计算出的能量值表示为 H - H 键长度的函数，如下图所示。

　　可以看出，在实验中 VQE 能取得这么高的表现，是因为神经网络训练回路（training loop） 帮助建立实验最佳线路参数，表示存在系统控制误差的情况下的波函数。

　　这可以理解为神经网络的硬件实现有一个权重错误，例如，显示的权重只有实际权重的一半。因为神经网络的权重是通过一个闭环的训练程序确定的，可以弥补系统误差，该硬件神经网络能够承受这样的瑕疵。因此，可以期待 VQE 在不用进行量子纠错的情况下解决经典的棘手问题。

　　量子理论的出现使定性或描述性的化学模拟向定量或预测性化学模拟转变。即使面临许多理论和实验上的挑战，量子理论仍然给这个领域带来巨大的变革，今后的应用还会有更多更多。

　　全球首台可编程的量子计算机

　　2016年 8 月 4日出版的《自然》封面论文，介绍了美国马里兰大学量子信息和计算机科学联合研究所（JQI）的一款可编程小型量子计算机。这也是首个可编程、可以在软件调整设置的量子计算机。

计算体系结构：a. 软件到硬件操作层级；b. 硬件配置。

　　这项研究是建立在几十年来捕捉并控制离子的工作基础上。研究人员采用标准的方法移动离子，但又引入了全新的控制和衡量方式，包括使用激光移动离子，以及专门开设了检测通道，检测离子的光学性质。

　　研究人员测试了量子计算机最常用于解决的 3 种问题。论文第一作者、JQI 博士生 Shantanu Debnath 表示，这台“原型机”能够灵活适用于解决多种不同的任务，而这一突破非常关键。

　　Debnath 表示，通过直接将任何一对量子比特连接起来，研究人员可以让量子计算机执行不同的算法。虽然目前只有 5 个量子比特，但 Debnath 认为他们已经具备知识，可以将原型机扩展。

　　量子化学是量子计算能够提供大幅度加速的一个有前途的领域。由于简化了预编程过程，该研究在技术上有不错的进步，能够更快计算出很多复杂的量子化学问题。

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