随着DeepSeek的全球火爆，带动了整个AIGC领域的发展，谷歌于近日发布了一种全新的模拟-数字混合量子模拟方法，可在保持速度的同时增强可控制性，颠覆了传统量子计算的模拟方法，在研究量子热化和临界现象方面实现了重大突破。
为了解决传统的量子模拟面临的“灵活性差”和“速度快却无法控制，速度上来了却无法精准控制所有粒子的相互作用”两大难题，谷歌发布了全新的混合量子模拟方法，该方法在保证模拟速度的前提下，还增强了可控性。并且根据交叉熵基准测试数据显示，谷歌的新方法已经超过传统模拟。
混合量子模拟器的核心在于将模拟和数字技术相结合。模拟部分利用量子比特之间的自然相互作用来高效地模拟量子系统的动力学过程。这种模拟演化能够自然地反映量子系统的物理行为，尤其是在处理大规模量子系统时具有显著优势。但模拟演化在初始态制备和精确控制方面存在一定的局限性。
为了解决这一问题，谷歌引入了数字量子门操作。数字部分提供了灵活的初始态制备和精确的能量控制能力，使得研究者能够在模拟演化之前对量子态进行精确的调整。
为了实现高保真的模拟演化，谷歌开发了一种新的可扩展校准方案，通过单光子光谱学和交换光谱学精确测量量子比特之间的耦合强度和频率。首先通过单光子光谱学测量量子比特的频率，然后利用交换光谱学测量量子比特之间的耦合强度。这些测量结果被用来将“dressed”频率转换为“naked”频率。通过这种方法，谷歌成功实现了低误差的模拟演化，误差率仅为0.1%每比特每演化周期，这是混合量子模拟器能够实现高保真模拟的关键。
混合量子模拟的另外一个重要优势在于，能够灵活地制备各种量子态。通过数字量子门操作，谷歌能够制备出具有特定相位和能量分布的量子态。
简单来说，就像是在进行一场科学实验时，你可以从不同的起点出发，看看系统会如何演变。二聚体态就像是两个量子比特紧密地绑定在一起，共享一种特殊的量子关联，这种状态在研究量子纠缠和量子信息传递时非常有用。而贝尔态则是一种更加复杂的纠缠态，它展示了量子比特之间可以以一种超越经典物理理解的方式相互关联，这对于探索量子系统的非经典特性至关重要。
在量子态的表征方面，谷歌利用多种探测技术对量子态进行了详细的表征。这些探测技术包括单比特测量、多比特关联测量以及能量分布测量等。
单比特测量就像是对每个量子比特进行单独的体检，看看它处于什么状态。
多比特关联测量则更进一步，能告诉我们量子比特之间是如何相互关联的，这对于理解量子纠缠这种奇特的量子现象至关重要。
能量分布测量则是从宏观的角度，看看整个量子系统中的能量是如何分布的，这对于研究量子系统的热化过程和能量输运现象非常有帮助。通过这些详细的表征，谷歌的研究人员能够精确地了解量子态的特征，从而更好地设计实验和解释实验结果。
这种对量子态的精确控制和表征能力，使得混合量子模拟器成为研究量子动力学行为的强大工具。所以，谷歌通过最新的模拟方法进行了众多实验。
