引言

近日，澳大利亚悉尼大学量子物理学家Ting Rei Tan领导的国际团队在《美国化学学会杂志》（JACS）发表了一项突破性研究。他们利用单个囚禁的镱离子（Yb⁺）作为量子模拟器，首次实现了光激发下有机分子非绝热动力学的全量子模拟。这项研究不仅验证了混合量子比特-玻色子（MQB）编码方案的高效性，还展示了量子计算在化学模拟领域的巨大潜力，为未来开发高效量子化学工具铺平了道路。Nature新闻对此进行了专题报道，称其为“量子计算迈向实用化的重要里程碑”。

图1 一台囚禁离子量子计算机进行了化学模拟^[1]。

第一章 为什么模拟分子动力学如此重要？

化学反应的动态过程（如电子跃迁、原子振动）决定了分子的光吸收、能量传递等关键性质。例如：

光合作用中光能如何转化为化学能；

防晒霜分子如何通过非辐射跃迁耗散紫外线能量；

太阳能电池中电荷分离的微观机制。

然而，传统计算机在模拟这些量子动力学时面临“维度灾难”——分子振动模式越多，计算复杂度呈指数级增长。即使对仅含20个振动模式的中型分子，经典算法也会因资源不足而失效。

量子计算机因其并行计算能力，被视为破解这一难题的终极工具。但现有量子算法需要数百万个高精度量子比特，远超当前技术水平。悉尼大学团队通过创新性编码方案，仅用一个离子、两个振动模式就完成了传统需11个量子比特和数十万逻辑门的任务，将硬件需求降低了5个数量级。

图2 囚禁离子装置可以精确模拟非绝热化学动力学过程^[2]。

第二章 如何用单个离子模拟复杂分子？

研究团队提出混合量子比特-玻色子（mixed-qudit-boson，MQB）模拟器，巧妙利用囚禁离子的量子特性：

1.电子态编码：将分子电子态映射至离子的两个超精细能级（量子比特）；

2.振动模式编码：分子振动由离子在电磁阱中的摆动模式（玻色子）表示；

3.激光操控：通过调谐激光脉冲的频率和强度，精确模拟分子哈密顿量中的振动-电子耦合。

以吡嗪分子为例（图3）：

光激发后，电子从高能态（ππ*）通过锥形交叉（Conical Intersection）跃迁至低能态（nπ*）；

离子通过激光驱动模拟这一过程，并测量其激发态概率随时间的变化，结果与经典计算高度吻合（误差仅0.34%）。

图3 将非绝热化学动力学映射到 MQB 模拟器上^[2]。通过求解所有核位置的 Born-Oppenheimer 哈密顿量确定的丁三烯阳离子的绝热势能面。表面的青色和洋红色区域对应于π和π*电子字符。两个 PES 通过与中心键拉伸耦合在锥形交叉点处相交（Q1）和扭转（Q2）振动模式。这种振动耦合允许超快的分子动力学：上表面的初始波包（灰色，右上）接近圆锥形交点，并在两个电子表面上分裂成两个纠缠的分支。分子电子自由度和振动自由度都可以映射到一个混合量子玻色子模拟器上，该模拟器由一个捕获离子组成。电位和振动耦合是通过激光（黄色和绿色光束）感应的。

第三章 三大创新突破

1.硬件效率革命

传统量子模拟需将连续振动离散化为多量子比特，而MQB直接利用离子的连续振动模式，大幅减少资源消耗。

实验证明，单离子系统可模拟传统需11个量子比特的任务，且无需纠错即可实现高保真度。

2.可编程通用性

同一实验平台通过调整激光参数，成功模拟了烯丙烯、丁三烯、吡嗪三种分子，涵盖对称、尖峰、倾斜三种锥形交叉拓扑结构。

未来仅需软件更新，即可扩展至更多分子体系。

3.开放系统模拟

通过向离子注入可控噪声，首次实现了分子与热浴相互作用的开放量子动力学模拟。

结果显示，强耗散会抑制相干振荡，并最终使电子态分布趋于平衡，为研究真实溶液环境中的化学反应提供了新工具。

第四章 专家评价与意义

Alán Aspuru-Guzik（多伦多大学）：

“这项实验是量子化学模拟的杰作，将被写入教科书。”

Kenneth Brown（杜克大学）：

“他们首次展示了如何定制量子硬件以模拟特定分子特性，这是一项里程碑式的工作。”

该研究的意义不仅在于技术突破，更在于其缩短了量子优势的实现路径。传统观点认为，实用化量子化学模拟需百万级量子比特，而MQB方案表明，仅需几十个离子即可处理经典计算机无法胜任的任务。例如，20-30个离子的系统可能模拟凝聚态中大型分子的超快动力学。

第五章 未来展望：量子化学模拟的三大方向

1.规模扩展：通过增加离子数量控制更多振动模式，模拟更复杂分子（如蛋白质或催化剂）。

2.非线性耦合：开发脉冲序列工程，实现非谐势能和高级振动耦合的模拟。

3.环境精确调控：利用离子阱的天然噪声模拟真实分子环境（如溶剂效应、温度梯度）。

研究团队还提出混合模拟框架：由经典计算机或数字量子计算机提供电子结构参数，MQB模拟器执行动力学计算。这种分工合作模式有望在5-10年内推动量子化学进入实际应用阶段。

终章 结语

悉尼大学团队的成果标志着量子计算从“原理验证”迈向“实用工具”的关键一步。随着硬件精度提升和算法优化，未来化学家或许能像今天使用DFT计算一样，轻松调用量子模拟器预测光催化反应路径、设计新型光电材料。正如加拿大多伦多大学（University of Toronto）的计算化学家阿兰·阿斯普鲁-古齐克（Alán Aspuru-Guzik）说：“这是一场将留在历史书中的实验。”^[1]

参考链接

[1] doi：https://doi.org/10.1038/d41586-025-01591-1

[2] Navickas, T. et al. J. Am. Chem. Soc. https://doi.org/10.1021/jacs.5c03336 (2025).

撰稿｜吉一勋

指导｜刘玉龙