量子科技中心_量科网

当前处于嘈杂中等规模量子（NISQ）时代的量子计算机，已开始为科学家提供探索量子物理与化学的新工具。尽管若干电子系统已得到广泛研究，但作为典型光学激发的弗兰克尔激子仍是较少探索的应用领域。该研究团队首先采用变分量子紧缩算法计算弗兰克尔哈密顿量的本征态，并根据各本征态的振荡强度评估可观测量。此外，在NISQ量子计算机上开展模拟必须同步实施误差缓解技术。针对存在噪声的量子比特，研究人员开发了结合后选择技术的深度学习框架，通过学习噪声模式实现误差校正。该工作的缓解方法效果显著，其性能超越传统后选择技术，并在真实硬件上保持有效性。