Demonstration of subspace-search variational quantum eigensolver using photonic orbital angular momentum qudits

为了理解物质世界，科学家们不仅需要知道原子如何静止不动，还需要知道它们在受到激发时如何表现。当一个分子吸收能量时，其电子会跃迁到更高的能级，从而产生所谓的激发态。这些转瞬即逝的时刻是萤火虫的发光、日落的色彩以及驱动生命的化学反应背后的原因。虽然计算机在计算原子处于平静、静止状态下的能量方面已经做得非常出色，但弄清楚这些激发态的能量仍然是一个棘手的难题。经典计算机在处理这些高能级时的复杂性方面显得力不从心，往往会产生不可靠的结果。这种局限性促使研究人员转向量子计算机，即利用量子物理学的奇特规则来解决传统超级计算机难以应对的问题。然而，目前的量子计算机规模仍然较小且容易出错，这使得运行寻找这些激发态所需的复杂计算变得十分困难。

一支研究团队现在展示了一种利用光来解决这一问题的新方法。他们成功使用了一种称为子空间搜索变分量子特征值求解器（subspace-search variational quantum eigensolver）的技术，来寻找高维空间中的激发态能级。该方法并没有依赖于通常需要额外辅助粒子来比较状态的脆弱且易错的方法，而是使用了一个共享电路来同时处理多个状态。通过将信息编码进光粒子的旋转运动中，他们能够估算出一种简单分子和一条磁性原子链的能量。这项工作表明，利用光子携带量子信息，为模拟此前无法触及的复杂化学过程提供了一条切实可行且高效的路径。

该领域的核心挑战在于，寻找系统的最低能量状态对于量子算法来说相对简单，但寻找接下来的几个能级却要困难得多。传统方法通常要求计算机在不同状态之间进行一系列精细的比较，随着系统规模的增大，这个过程变得异常艰难。为了绕过这个问题，研究人员转向了一种被称为子空间搜索变分量子特征值求解器的方法。这种方法允许计算机通过准备一组独特的、互不重叠的起始点，并让它们运行相同的优化过程，从而同时搜寻多个能量级。要在如今这些不完美的机器上实现这一目标，关键在于找到一种方法，既能准备好这些独特的起始点，又不需要深层、复杂的运算序列，从而避免引入过多的误差。

团队选择使用光子（即光粒子）作为他们的量子比特。具体而言，他们利用了光的一种特性——轨道角动量，这可以被理解为光绕其自身轴线像软木塞一样旋转。通过使用特殊的全息图样对光进行整形，他们可以创造出不同的“扭转”形态，这些形态充当了不同的正交态。在这种语境下，“正交”意味着这些状态是完全独立的，就像收音机上的不同频道一样，彼此不会相互干扰。这种方法使他们能够直接且高效地准备多个输入状态，避免了困扰其他量子计算平台的深层、易错的门序列。

在实验中，研究人员搭建了一个由激光产生单光子对的系统。其中一个光子作为信号，用以确认另一个光子已准备就绪，而第二个光子则被送入量子处理器。在处理器内部，团队在空间光调制器上展示了特定的全息图样，这种设备可以改变光束的形状。这些图样将光子准备成了几种特定的扭转态之一。随后，光子通过第二个调制器，进行必要的测量以确定其能量特性。一台经典计算机会监测结果，调整全息图的设置，并重复该循环，直到能量值不再发生变化，这表明已经找到了正确的答案。

团队用两个系统测试了这种方法。首先，他们模拟了一个由氦原子和氢原子组成的简单分子，即 HeH+。他们成功估算了该分子的四个不同能级，包括其基态和三个激发态，并计算了实验估算值与理论值之间的能量偏差。接着，他们将该方法应用于一个更复杂的系统：一条由八个相互作用的磁性原子组成的链，估算了这条八维海森堡链的激发态能量。在这两种情况下，实验结果都提供了目标能级的估算值，证明了即使随着系统规模的增加，该方法依然有效。

这次演示意义重大，因为它表明探索高维量子系统并不需要沉重的额外硬件或复杂的纠错步骤。通过利用光的自然属性来编码信息，研究人员创建了一种适用于当前一代量子设备的、具有可扩展性的架构。准确预测激发态能量的能力为更好地理解化学反应和材料特性打开了大门，这可能导致新药的发现或更高效太阳能电池的诞生。这项工作证实了光子系统（即利用光而非电来处理信息的系统）是解决化学和物理学中最困难问题的一条可行且资源高效的路径。