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　　使用计算机来研究聚合物一直是科学计算的主要挑战，特别是对于长而密集的生物分子，如DNA。通过量子计算，新的视角正在打开。科学家现在已经重塑了聚合物基本模型，以便用量子计算机有效解决问题。

　　这种新方法使人们有可能充分发掘这些机器在聚合物研究领域的巨大潜力。相关论文近日发表在《物理评论快报》上。

　　科学计算的许多范例，从蒙特卡罗技术到模拟退火，至少在一定程度上是为了研究聚合物的性质而发展起来的，包括蛋白质和DNA等生物聚合物。一方面，量子计算机的发展为科学计算开辟了新的前景。但与此同时，它要求开发新的模式。

　　考虑到这一点，意大利里雅斯特高级研究国际学校等机构的研究人员，重新建立了基本的聚合物模型，建立了每个可能的聚合物构型与一个合适的优化问题的解之间的对应关系。

　　通常，聚合物链被直接建模为三维空间中的点序列。在经典的模拟中，这条链会通过逐步变形来模拟聚合物在自然界中的动力学。然而，基于三维空间中的点的描述在量子计算机中并不容易使用。

　　为此，研究人员将聚合物系统的所有可能配置编码为单个优化问题的解决方案。优化问题是用伊辛自旋变量（物理学中最常见的模型之一）表述的，量子计算机可以有效地解决这个问题。伊辛模型上的优化问题可以看作是一个着色难题。研究人员面临的挑战包括在尊重大量规则的情况下为晶格中的每个点分配蓝色或红色。例如，点A和点B应该有不同的颜色，点B和点C也应该有不同的颜色，同时，点A和点C的颜色应该相同。

　　量子计算机在解决这类问题方面非常高效，也就是说，在找到满足最大数量给定规则的颜色分配方面非常高效。研究人员表示，“在我们的例子中，每找到一个优化问题的解，我们就可以联想到一个特定的聚合物构型。通过重复寻找，我们可以收集越来越多的聚合物构型，这些构型在统计上都是独立的。”

　　相关论文信息：https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.080501

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