量子计算机在化学领域的实际应用正在不断涌现，有望加速材料、催化剂和药物的开发

   去年，量子计算初创公司Quantinuum的研究人员使用一块含有八个镱离子的芯片，从无数种可能的配置中计算出氢分子中两个电子在最稳定状态下的精确排列。就其本身而言，这一计算壮举几乎不值得一提；一台普通的笔记本电脑可以在几秒钟内完成。但它标志着先进量子模拟的首次演示，随着量子计算机功能越来越强大，这种模拟有望表现得更好，并能处理更复杂的分子。这一成就表明，量子计算机正从单纯的承诺领域迈向解决现实世界的挑战。Quantinuum是众多公司之一，它们认为化学应用（尤其是寻找新型药物和催化剂）将是这些新机器的首批实际任务之一。研究人员表示，它们非常适合预测分子的结构和行为，因为机器和分子都受量子力学的反直觉定律支配。   量子计算机已经帮助研究人员放大燃料电池催化剂的反应路径，模拟光与物质之间极其短暂的相互作用，并揭示蛋白质中可用于药物治疗的口袋。量子计算公司Phasecraft的联合创始人AshleyMontanaro表示，如今的量子计算机几乎足以发现传统系统无法触及的东西。“它比人们以前想象的要近得多。”   许多研究人员期待这些应用从化学领域中产生。化合物和材料的性质由化学键的形成和断裂、电子的运动和磁性行为所决定，所有这些都由量子力学决定。研究人员可以通过求解分子的薛定谔方程来推断分子的行为，该方程基于电子能级和化学键长等输入，部分描述了电子的概率波动行为及其与原子核的相互作用。化学与量子计算相得益彰的另一个原因是，问题通常可以得到严格限制，使它们在当今小型量子计算机的可及范围内。研究人员可能只需要关注少数电子的相互作用，就能了解药物分子如何与其蛋白质靶标结合。微软量子集团首席运营官BrianBilodeau表示：“量子计算机的最佳问题规模较小”，可能的结果多种多样。鉴于当今量子计算机的能力仍然有限，研究人员不会要求它们独自完成所有计算任务。相反，大多数科学家都在寻求将量子处理器和传统处理器结合起来的混合方法。“现实是，这将是一个混合的世界，”比洛多说。   当今最流行的混合算法是一种称为变分量子特征值求解器(VQE)的算法，它使用经典计算机来近似分子的稳定基态，即最低能量配置，这是分子结构和与邻居相互作用的关键。然后量子计算机接管以找到基态的精确解。但当今容易出错的量子计算机通常难以处理VQE。最大的VQE模拟是在2020年进行的，当时谷歌研究人员模拟了12个氢原子分子链中12个电子的行为。这接近但仍未达到经典模型的并五苯及其22个pi电子。但新的和改进的混合算法正在获得发展势头。2022年，谷歌科学家推出了一种算法，可以计算分子氮和固体金刚石等物质中多达120个相互作用电子的基态。该算法使用经典计算机探索电子相互作用的随机变化，并使用量子计算机引导经典系统获得精确结果。但它的精度不足以让研究人员声称量子方法优于经典方法。