量子计算机刚刚宣布了一场胜利，一台普通笔记本电脑随即让这场胜利的含金量打了折扣。
2025年3月，一组量子计算研究人员在《科学》杂志发表论文，声称他们用量子计算机解决了一个极度复杂的量子比特系统动力学问题，并明确表示经典计算机无法复现这一成就。几个月后，西蒙斯基金会弗拉蒂隆研究所计算量子物理中心与波士顿大学的研究团队，用一台笔记本电脑给出了同样精度的答案，研究成果同样发表在《科学》杂志。
这不是科幻情节，而是一次真实发生的学术"打脸"。
要理解这件事为什么重要，需要先弄清楚这个问题难在哪里。
普通计算机处理的比特只有两种状态，0或1。量子比特不同，它可以同时处于多个状态的叠加，这是量子计算强大的根源，也是经典计算机模拟它时噩梦的开始。当数百个量子比特相互纠缠时，描述这个系统状态所需的波函数会随粒子数量呈指数级膨胀，膨胀速度快到任何现有经典计算机都无法将其直接存储，更不用说计算。
"随着波函数尺寸呈指数级增长，我根本无法直接将其存储在电脑里，"该研究第一作者、弗拉蒂隆研究所副研究科学家约瑟夫·廷德尔直接说明了这个根本性障碍。
这正是量子计算机被寄予厚望的原因，它天然就在量子世界里运作，不需要把量子态"翻译"成经典语言。但弗拉蒂隆团队的思路是：如果我们能够足够聪明地压缩这个波函数，经典计算机能不能绕过这个障碍？
答案是：可以。
一张信息图，解释了将张量网络应用于量子系统行为研究的新工作。
这项研究的核心工具叫做张量网络。廷德尔把它比作"波函数的zip压缩文件"，这个比喻非常贴切：张量网络并不是硬存下整个庞大的波函数，而是把它压缩成一个由相互关联的小数字表构成的数学结构，在保留关键信息的同时大幅降低计算代价。
张量网络本身并不是全新概念，它在凝聚态物理领域已有数十年的应用历史。这项研究的突破在于，团队将三维张量网络成功应用于捕捉三维量子动力学，而这在此前被认为在计算上几乎不可行。廷德尔坦承，在三维空间中处理这些数学对象是"前所未有的"，需要复杂的代码和算法，本身就是一项软件工程上的重大挑战。
团队使用的代码来自弗拉蒂隆研究所自主开发的开源张量网络软件库ITensor。廷德尔完成许多初始计算时，用的就是一台笔记本电脑。
在算法层面，团队还借助了一种名为"置信传播"的老算法，这个算法源于20世纪80年代的信息论领域，近年才开始被引入量子系统研究。研究科学家迈尔斯·斯图登迈尔将它描述为"略显粗糙但成本低得多"的方案，与领域内更复杂的传统方法相比，它能够更直接地处理那些三维问题，而那些传统方法"甚至无法着手处理某些三维问题，因为规模太大了"。
最终结果是，用中等配置的经典硬件，团队实现了与量子计算机研究报告一致的模拟精度，并且模拟结果收敛于与理论预测相符的解。
这件事很容易被读成"经典计算机赢了，量子计算机输了"，但这种解读过于简化。
廷德尔和斯图登迈尔都明确指出，这两个领域之间存在大量的知识交叉和相互启发。经典模拟能够做到的，可以为量子计算研究人员提供基准参照；量子计算的进展反过来也在推动经典算法走向新的边界。"这可以指导我们，也可以指导量子计算研究人员，"廷德尔说。
这项研究真正的意义，在于对"量子霸权"这一概念提出了更严格的认识论要求。所谓量子霸权，是指量子计算机完成某项任务的能力超出任何经典计算机的极限。但如果"无法用经典计算机解决"的判断是基于对现有经典算法能力的低估，那么这种霸权宣称就需要被重新审视。
弗拉蒂隆团队的工作提示的正是这一点：在宣布经典方法已经到达极限之前，最好先问一句，"你试过这个吗？你试过那个吗？"这两句话来自廷德尔，是整个研究最朴素也最有力的注脚。
目前，团队正在将这套方法推向更难的问题，即涉及电子在不同位置之间自由移动的量子材料模拟，这与超导体等真实材料的性质预测直接相关。斯图登迈尔说，这些问题"从数量上看确实要难得多"，是他们接下来想要跨越的下一道门槛。
这场经典与量子之间的较量股票配资入门，远没有到终局。
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