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腾讯发布高性能量子计算化学软件包，助力量子计算化学研究

2023-03-23 21:52 发表自 腾讯量子实验室❞

自然界不是经典的，如果你想要模拟自然界，你最好让它量子化。这是一个绝妙的问题，因为它看起来并不容易。


- 1965年诺奖得主 Richard Feynman
近年来，量子计算硬件的质量和可用性不断提高，使用量子计算机模拟微观化学体系成为了可能。然而，大多数量子计算实验仍然受限于较小数量的量子比特和非常短的电路深度。在可预见的未来，针对量子计算化学算法的性能和可行性的研究和分析，量子算法的经典模拟将发挥重要作用。
市面上目前已有多种优秀的相关模拟软件，但在功能、速度、可用性和灵活性等方面仍有进一步提升的空间。例如，现有模拟软件都是基于状态向量或矩阵乘积态进行量子线路的模拟，而张量网络缩并算法在许多体系中相较于这两种方案具有优势。

图1：腾讯发布高性能量子计算化学软件包 TenCirChem

TenCirChem 是腾讯量子实验室最新开源发布的量子计算化学领域的软件产品。TenCirChem 基于腾讯自研的量子线路模拟框架 TensorCircuit [2] 构建，通过张量网络缩并引擎实现量子线路模拟，在设计和运行效率上都远超国内外同类开源软件。TenCirChem 的发布体现了腾讯对量子化学和量子计算等前沿科技的持续投入和推进。

图2：TenCirChem 代码样例：UCCSD 拟设

TenCirChem 提供了简单、用户友好的界面，只需几行代码，用户就能优化分子能量或研究量子动力学。作为一个典型例子，上图的代码基于 UCCSD 拟设，高效计算了具有4个氢原子的氢链的能量。下面展示三个更具体的模拟实例。

[  大比特数UCCSD线路模拟  ]
针对量子化学线路，TenCirChem 通过利用对称性紧凑地表示量子状态，并优化激发算符的实现 [3]，使得具有大量量子比特和可调参数的 UCC 线路也能在 TenCirChem 上高效地运行。针对氢链体系的基准测试表明，TenCirChem 可在2s内完成对16量子比特氢链系统的模拟，并最大可支持32量子比特的氢链系统。

图3：TenCirChem 运行时间基准测试

作为一个派生的例子，在单个GPU节点上，就可以使用 TenCirChem 计算6-31G(d)基组下水的势能面（对应于34个量子比特和565个独立参数），并得到与实验相比仅相差0.01埃的平衡键长。

图4：使用 TenCirChem 模拟水分子键解离势能曲线

[  带噪声量子线路模拟  ]
TenCirChem 通过 TensorCircuit 后端支持带噪声量子线路的模拟。下图展示了由 TenCirChem 模拟得到的氢气分子 VQE 能量随 CNOT 门去极化错误概率的变化。当错误概率增大时， VQE 能量也增大。由于误差的累积，增加拟设的层数不仅不会提高精度，反而会让结果更不准确。

图5：使用 TenCirChem 模拟含噪声量子线路VQE能量
[  变分动力学模拟  ]
TenCirChem 支持变分动力学模拟，并内置自旋玻色模型和吡嗪S1/S2内转换动力学模型。下图展示了由TenCirChem模拟得到的模型体系氧化还原反应速率。从图中可看出，反应速度随反应推动力呈现先增加后降低的趋势，与Marcus理论（1992年诺贝尔化学奖）[4] 的预测相吻合。

图6：使用 TenCirChem 模拟氧化还原反应速率

除如上展示的实例外，TenCirChem 支持更多强大、灵活且可定制化的的功能，如内置的 k-UpCCGSD、pUCCD 拟设、自定义电子积分、活性空间近似、约化密度矩阵计算和GPU 支持等，期望助力广大科研用户快速探索和开发新的量子算法。
随着量子计算机在规模和质量两方面的逐步扩展，TenCirChem 凭借出色的运行效率和丰富的功能布局，有望进一步为化工、材料、生物和医药等领域中的实际科研工作赋能。

有关 TenCirChem 的更多信息，请参阅官方用户手册。如果您对 TenCirChem 有兴趣，请在 GitHub 为代码库点亮 Star。如果 TenCirChem 帮助到了您的科研工作，欢迎引用我们的白皮书文章。

用户手册：https://tencent-quantum-lab.github.io/TenCirChem/index.html
点亮 Star：https://github.com/tencent-quantum-lab/TenCirChem
白皮书：https://arxiv.org/abs/2303.10825
TenCirChem 采用 Academic Public License 发布，可免费用于学术研究。商业用途需要获得商业许可。

参考文献

[1]  Richard P. Feynman, Simulating physics with computers, Int. J. Theor. Phys., 21, 467 (1982).

[2]  S.-X. Zhang, J. Allcock, Z.-Q. Wan, S. Liu, J. Sun, H. Yu, X.-H. Yang, J. Qiu, Z. Ye, Y.-Q. Chen, C.-K. Lee, Y.-C. Zheng, S.-K. Jian, H. Yao, C.-Y. Hsieh, and S. Zhang, Tensorcircuit: a quantum software framework for the NISQ era, Quantum 7, 912 (2023).

[3]  N. C. Rubin, K. Gunst, A. White, L. Freitag, K. Throssell, G. K.-L. Chan, R. Babbush, and T. Shiozaki, The fermionic quantum emulator, Quantum 5, 568 (2021).

[4]  R. A. Marcus, Electron transfer reactions in chemistry. Theory and experiment, Rev. Mod. Phys., 65, 3, 599 (1993)