从亚原子粒子到复杂分子，量子系统是理解宇宙如何运作的关键。但有一个问题：当您尝试对这些系统进行建模时，这种复杂性很快就会失控 — 试想一下，试图预测一大群人的行为，其中每个人都在不断影响其他人。把这些人变成量子粒子，你现在正面临一个“量子多体问题”。
量子多体问题是预测大量相互作用的量子粒子的行为的努力。解决这些问题可以解锁化学和材料科学等领域的巨大进步，甚至可以推动量子计算机等新技术的发展。
但是，你投入的粒子越多，对它们的行为进行建模就越困难，尤其是当你在寻找系统的基态或最低能量状态时。这很重要，因为基态告诉科学家哪些材料会稳定，甚至可以揭示超导等奇异相。
每个问题都有一个解决方案：但哪一个呢？多年来，科学家们一直依赖量子蒙特卡洛模拟和张量网络（变分波函数）等混合方法来近似解决这些问题。每种方法都有其优点和缺点，但很难知道哪种方法最适合哪个问题。到目前为止，还没有一种通用的方法来比较它们的准确性。
由 EPFL 的 Giuseppe Carleo 领导的科学家们进行了大规模合作，现在开发了一个名为“V 分数”的新基准来解决这个问题。V 分数（“V”代表“变分精度”）提供了一种一致的方法来比较不同量子方法对同一问题的表现。V 分数可用于识别最难解决的量子系统，在这些系统中，当前的计算方法难以解决，而未来的方法（如量子计算）可能会提供优势。
突破性方法发表在《科学》杂志上。
V 分数的工作原理V 分数是使用两个关键信息计算的：量子系统的能量和能量的波动程度。理想情况下，能量越低，波动越小，解越准确。V 分数将这两个因素组合成一个数字，从而更容易根据不同方法与确切解决方案的接近程度对它们进行排名。
为了创建 V 分数，该团队编译了迄今为止最广泛的量子多体问题数据集。他们在一系列量子系统上运行模拟，从简单的粒子链到复杂、沮丧的系统，这些系统因其难度而臭名昭著。该基准测试不仅显示了哪些方法最适合特定问题，还突出了量子计算可能产生最大影响的领域。
解决最难的量子问题测试 V 分数后，科学家们发现一些量子系统比其他量子系统更容易解决。例如，一维系统，如粒子链，可以使用张量网络等现有方法相对容易地处理。但是更复杂的高维系统，如受挫的量子晶格，具有明显更高的 V 分数，这表明这些问题更难用今天的经典计算方法解决。
研究人员还发现，即使与现有技术相比，依赖于神经网络和量子电路（两种未来有前途的技术）的方法也表现得相当不错。这意味着，随着量子计算技术的进步，我们可能能够解决一些最棘手的量子问题。
V 分数为研究人员提供了一个强大的工具来衡量解决量子问题的进展，尤其是在量子计算不断发展的情况下。通过确定最难的问题和经典方法的局限性，V 分数可以帮助指导未来的研究工作。例如，依赖量子模拟的行业（如制药或能源）可以利用这些见解来关注量子计算可以为其带来竞争优势的问题。
更多信息：Dian Wu 等人，量子多体问题的变分基准，科学（2024 年）。DOI：10.1126/science.adg9774。www.science.org/doi/10.1126/science.adg9774
期刊信息： Science
