2026年4月16日——洛斯阿拉莫斯国家实验室科学家近期发表系列成果，探索将量子计算机作为动态化、高可控性实验平台以加速科学发现的新途径。通过实验室定向研发计划，该团队集结理论物理学家、实验物理学家、计算机科学家、数学家等跨学科专家，重点研究量子退火平台在具有实际影响力的科学应用中的潜力。

项目负责人克里斯蒂亚诺·尼索利表示："我们并未追求通用量子计算，而是证明现有模拟量子计算机及其耦合量子比特已能产出科研成果。该团队将这些设备作为构建模块，实现了与物理材料相似的量子系统，并进行了超高精度控制实验，展现出超越计算范畴的重要能力。"

磁滞现象的量子实验突破

研究人员首次在量子计算机上实现磁滞实验。磁滞是磁性系统的特征现象，其磁化响应不仅取决于当前外场，还受历史外场影响——即具有记忆效应。尤其在阻挫磁系统中（磁矩相互作用无法同时满足），微调实验参数即可呈现复杂行为。

传统计算机模拟磁滞需对数据迁移动力学做出诸多临时假设，而量子平台中耦合量子比特能基于量子涨落自然演化。以伊莱贾·佩洛夫斯克为首的科学家提出利用D-Wave机器的硬件控制参数施加时变场，同时系统暴露于量子涨落中。这项发表于《科学进展》的研究开创了用模拟量子计算机探究磁现象的新方向。

量子相变中的磁记忆机制

弗兰克·巴罗斯领导构建的理论框架深入阐释了量子比特在量子退火过程中的行为，发现尽管量子隧穿会减弱记忆效应，磁滞现象仍可发生。这些成果将可编程模拟量子计算机确立为研究量子多体系统中非平衡动力学的强大实验平台。

尼索利解释道："通过复现高磁场下特定化合物的复杂磁滞现象，该量子平台成为强有力的解析工具——就像拥有能独立调节每个参数的伴随实验，这在常规实验中难以实现。"

香农熵量化量子记忆

佩洛夫斯克团队创新性运用香农信息熵，定量分析量子涨落下经典构型的记忆保持能力。这种结合经典方法与经典自旋噪声研究的复合方法，揭示了量子系统中记忆保持/丢失的机制，为区分量子与经典特性提供了新途径。

临界现象与温度精确调控

该团队首次将D-Wave量子退火机推向玻尔兹曼采样的极限，证明其能精确实现重正化群等统计力学方法，研究系统临界状态（相变点及无标度分形态）。主导这项《自然-通讯》研究的普拉蒂克·萨塞指出："这些成果确立了模拟量子计算机作为统计物理模拟器的可靠性，为研究相变和临界行为开辟了新途径。"

量子热力学模拟新范式

乔治·格拉顿团队首次系统检验了嵌入式量子系统再现热系综统计特性的保真度，探索了温度控制的可行性。量子退火项目首席研究员卡莱顿·科芬强调："这项工作打破了'量子硬件仅适用于小规模验证'的固有认知，证明经过精心选择的科学问题中，现有模拟量子设备已能立即推动理论实验研究。"

目前该团队正与美国国家强磁场实验室脉冲场设施合作，将研究方法从抽象模型拓展至实际材料研究，在非平衡动力学、临界现象、玻尔兹曼采样等多个领域产生实质性影响。