量子计算再提速！微云全息推出随机逼近技术，虚时演化时间缩短数十倍

近日，微云全息发布一项重量级技术成果——“变分量子虚时演化的随机逼近”方法。这一技术能够大幅缩短量子虚时演化的运行时间，同时保持较高的实用精度，为基态制备、量子化学计算、材料模拟以及量子优化等领域提供了更高效的解决方案。

作为一家专注于量子算法工程化的企业，微云全息（NASDAQ：HOLO）持续投入于将前沿量子理论转化为可在现有和近期量子硬件上实际运行的工具。这次发布的随机逼近技术，正是微云全息针对当前噪声中型量子（NISQ）时代最核心痛点之一——测量次数过多、运行时间过长，提出的系统性解决方案。

虚时演化是量子计算中最强大、最通用的工具之一。它本质上是通过把时间替换成虚时间（数学上就是　t　→　－iτ），让量子系统自然地向能量最低的状态（也就是基态）趋近。这种机制在很多领域都有关键应用：

量子化学：寻找分子或材料的基态能量和结构

凝聚态物理：研究强关联系统、量子相变

组合优化：把经典NP难问题映射到量子系统上求解

机器学习：训练量子生成模型、量子玻尔兹曼机

在经典计算机上做虚时演化几乎不可能，因为波函数的维度随着粒子数或量子比特数呈指数爆炸。而量子计算机天然适合模拟量子系统，因此成为最有希望的平台。

但是，当前的量子计算机还远未达到容错级别。门错误、相干时间短、读出噪声等问题都限制了我们能跑的电路深度和规模。在这种背景下，变分量子算法（VQA）成为主流路线：用一个参数化的量子电路来“猜”目标量子态，然后通过经典计算机不断调整参数，让这个猜测越来越接近真实目标。

过去几年，研究者们已经发展出了多种变分量子虚时演化（简称VQITE）方法。这些方法的核心思想是用变分原理来逼近虚时演化方程的每一步演化。但在实际运行中，大家很快发现一个共同的严重问题：每往前走一小步虚时间，都需要做海量的测量。

因为要决定下一步怎么调整电路参数，必须计算一些很复杂的量——比如某个方向上的投影、能量变化的梯度、哈密顿量在当前态上的期望值等等。这些量通常要通过测量成千上万种不同的算符组合来得到。当量子比特数增加到20、30甚至更多时，需要测量的组合数量会迅速变成天文数字，导致单次迭代就需要几小时甚至几天，整体计算变得不现实。这正是微云全息这次要解决的核心问题。

微云全息提出的随机逼近方法，核心思路非常直白：既然我们不可能每次都测所有东西，那就只测一部分，但要测得“聪明”一些。

具体来说，微云全息（NASDAQ：HOLO）把传统方法里需要完整计算的那些大矩阵（用来决定参数如何更新的矩阵）和向量，用随机采样的方式来近似。采样不是随意乱选，而是采用了重要性采样策略——对那些对结果贡献特别大的项，给更高的被选中的概率。这样即使只采样了很少的一部分，也能得到一个统计上比较可靠的估计。

用这个随机估计出来的近似方向，仍然可以更新量子电路的参数，只是每一步都带有一点随机噪声。但正因为有了这种可控的噪声，可以大幅减少每一步需要的测量次数——通常能减少到原来的几十分之一甚至几百分之一。更重要的是，这种方法天然支持精度与资源之间的权衡。

这种灵活性对实际应用非常友好。尤其是在基态制备任务中，我们最终关心的其实不是每一步的演化路径是否精确，而是最后是否能稳定到达一个能量很低的态。只要整体趋势正确，中间的随机扰动并不会破坏结果。这一点和实时间演化（需要精确保持相位关系）形成了鲜明对比。

整个流程可以概括为以下几个主要阶段：

首先，搭建一个参数化的量子电路。这个电路可以是硬件友好的、交替排列单比特旋转和纠缠门的结构，也可以根据具体问题设计更深的专用结构。

然后，从一个初始态开始（比如所有比特都处于｜0⟩，或者根据问题准备一个比较接近基态的猜测态）。

进入主循环，每一步做这些事：

随机抽取一部分哈密顿量里的项（Pauli算符组合）；

只测量这些被抽中的项，得到近似的能量和一些关键统计量；

用这些近似值构造出下一步参数应该往哪个方向调整；

更新电路参数，向前走一小步虚时间；

重复这个过程，直到能量不再明显下降，或者达到预设步数。

因为每一步都只测了一小部分，所以单步耗时大幅缩短。整体运行时间可以压缩到传统方法的几分之一甚至更低。

为了验证方法的有效性，微云全息做了大量模拟实验。在模拟中，测试了从10比特到24比特规模的横向场伊辛模型（这是研究量子相变和自旋系统的经典模型）。结果显示：当采样数量控制在几百到一千次时，运行时间通常能缩短10倍到100倍；最终得到的基态能量与理论值偏差很小（通常在1％以内）；即使采样很少，算法仍然能稳定收敛，只是需要更多步数来平均掉随机波动。更关键的是，整个实验的墙上时间（wall－clock　time）比传统方法快了接近两个数量级。这意味着同样的计算任务，原来可能需要跑一整天，现在几十分钟就能出结果。

变分量子虚时演化的随机逼近技术，是微云全息（NASDAQ：HOLO）在NISQ时代实用量子算法道路上的一次重要里程碑。它没有试图解决所有噪声问题，而是绕过了测量瓶颈，用可控的随机性换来了数量级的加速。当量子计算还在从实验室走向产业的关键阶段时，这样的技术创新尤为珍贵——它让现有的量子硬件就能跑得更快、更实用，也为未来更大规模、更高质量的量子计算应用打下了基础。微云全息将继续以让量子计算真正有用为使命，把更多像这样的算法工程化成果推向世界。