在量子计算领域，来自合肥综合性国家科学中心人工智能研究院、本源量子、中国科学技术大学及其合作机构的研究团队近日取得了重大突破，成功开发出一种新型的量子计算流体动力学（QCFD）方法，并在真实超导量子计算机上实现了迄今规模最大的QCFD案例。该成果以题为“Enabling Large-Scale and High-Precision Fluid Simulations on Near-Term Quantum Computers”的论文发表于计算科学和工程领域的国际权威期刊“Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering”。

该研究由陈昭昀副研究员及其团队主导，聚焦于解决在近期量子计算机上实现计算流体动力学仿真面临的量子噪声显著、比特资源不足等多个关键问题。研究团队提出Iterative-QLS算法，基于最小L2范数原则有效抑制了量子噪声的影响。为了避免量子态层析过程的大量计算资源消耗，团队还创新性地提出一种稀疏层析方法，可高效提取量子信息从而保持算法整体优势。成果在本源量子的“悟空”号超导计算机上对上述高效容错量子算法进行了验证并成功模拟了二维Poiseuille流动，计算结果与理论解的相对误差低于0.2%，实现了在当前含噪量子计算机的流动高精度模拟。

针对当前量子计算机的计算资源十分有限，难以支撑实际流动问题模拟需求，研究团队在Iterative-QLS算法基础上进一步提出Sub-QLS算法，实现弹性地计算不同规模的CFD问题。基于该算法，研究人员在“悟空”号超导量子计算机上模拟了网格规模为非定常声波传播问题，求解的线性方程组维度高达5043，成功展示了在超导量子计算机上进行大规模流体模拟的潜力。这也是迄今为止国际上采用量子计算的最大规模CFD案例。

论文给出了一套利用量子计算模拟实际CFD问题的综合性方法，使得在含噪的量子计算机上也能进行高精度、大规模的流动模拟。陈昭昀副研究员表示：“未来，我们有望在NISQ(含噪中等规模量子)阶段利用量子计算解决一些目前CFD由于算力不足而无法模拟的流动问题。进一步把握好量子计算的科学价值，挖掘其战略意义”。

该研究基于人工智能研究院科研团队项目“量子人工智能算法研究”，并得到了科技部国家重点研发计划青年科学家项目“面向复杂物理系统求解的量子科学计算算法、软件、应用与验证”的支持。合肥综合性国家科学中心人工智能研究院的陈昭昀副研究员与本源量子的马腾阳博士、叶创超博士为论文共同第一作者；中国科学技术大学/中国科学院量子信息重点实验室的郭国平教授为论文通讯作者。该研究还得到了中国航空研究院、中国航天空气动力技术研究院的支持。