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早在数字计算机席卷全球之前，模拟计算机就已为人类提供服务。现在，量子物理学的本质正让我们重新审视数字和模拟之间的区别。像Pasqal这样的量子硬件企业正在“拥抱”这种二元性，通过开发混合数字/模拟解决方案，以加速实现工业量子优势。
数字与模拟计算
计算机的奇妙之处在于，它可以将问题转为答案。人类使用计算机的历史已有数千年：早在公元前2世纪，古希腊人就已使用手动计算机（Antikythera计算机器）来预测天文位置和日食现象。
所以，是什么让今天的计算机与众不同？量子计算又为什么需要兼顾这种二元性？
首先，计算机在计算问题时需要一定的时间，整个过程包括连续型和离散型，由此出现了模拟和数字之分。当前，数字计算是主要的方法，甚至成为了计算的代名词。数字计算占据主导地位，有几个原因：通用性和容错能力等。
而在1960年之前，两种计算方法处于同等地位。
模拟计算为人类带来计算优势比数字计算机更早。例如在1836年，法国数学家Gaspard-Gustave Coriolis就引入了用于求解微分方程的模拟计算机。这些计算机在19世纪和20世纪初继续发展，并开始用于预测潮汐和抛射物轨迹。从1960年到1984年，Deltar模拟计算机（图 1）用于设计和实施Delta Works大型基础设施项目，该项目旨在保护荷兰人口密集的地区免受海上威胁。
Deltar模拟计算机
用量子重新审视模拟计算
量子计算机也分为数字和模拟两种形式：在数字量子计算中，我们通过实现离散操作序列（通常称为量子门）来执行算法；在量子计算模拟机上，用户可以控制少量参数，不断向答案逼近。
经典计算之所以走向数字化，主要原因之一就是容错性。这是因为“四舍五入”的规则可以消除小错误，如0.99被视为1，0.002被视为0，比特对小错误具有很好的鲁棒性。此外，每个可能的计算都可以用数字运算来编写，也就是说，数字计算机是通用的。
在经典计算中，模拟计算机用于解决特定任务。抛开特性来讲，模拟计算机可以用作强大且节能的加速器。
此外，模拟与数字的特性在量子领域更为微妙。连续和离散在量子系统中有着千丝万缕的联系，典型的如波粒二象性。量子比特是模拟对象，直到它们被测量并变成数字为止。这意味着量子计算机（即使是数字计算机），也可以保持着模拟的特性。我们相信，量子计算机应该接受这种二元性并将其作为一种资源加以利用。
数字/模拟二元性
那些具有双重数字/模拟能力的中性原子量子处理器中，计算遵循三个主要步骤：首先，输入信息被编码成一个中性原子阵列；然后，信息通过调谐的激光器进行处理；再通过拍摄原子的“图片”来读出最终状态，以提取计算结果。中性原子计算机可以以数字/模拟模式或这两种模式的组合运行处理步骤，从而在近期/长期内实现量子优势。
数字方法的主要优点是通用性。量子计算机上每一个可能进行的操作都可以表示为一个（有限的）门序列。问题是，今天的量子计算机在结果变得不可靠之前只能执行极短的序列。
这是因为单个门噪声很大并且错误复杂。因此，即使是大型（多量子比特）数字量子计算机的能力也非常有限。相比之下，模拟模式的通用性稍差，但不太容易受到噪声影响。所以如同经典计算的发展一样，量子模拟方法有望在特定但关键的应用中带来早期量子优势。
在这里需要强调，该方法与量子退火这种更具有限制性的模拟方法不同。
量子退火作为一种计算范式，可以解决特定类别的问题，如优化问题。虽然，从理论上来讲，任何问题都可以转换为优化问题，但量子退火更适合已经具有这种形式的任务。中性原子量子计算机的模拟计算可以执行的任务则远不止这些：除了优化任务之外，包括化学、物理和材料工程等。此外，还可以结合数字门（数字模拟方法）。
模拟量子优势
中性原子量子计算机的模拟模式体现了理查德·费曼利用合成量子系统模拟自然的梦想。现在，在模拟物理系统方面，中性原子量子计算机已经超越了经典模拟计算：它们已被用于模拟二维材料中的反铁磁性，以及用于为两个标志性的量子磁性模型实现可编程模拟器。
这些成就是建立在中性原子量子处理器的可扩展性和模拟模式的容错性优势之上：在模拟模式下可有效操作数百个量子比特、实现多种模拟操作。
全球有几家中性原子量子硬件制造商，如Pasqal、QuEra Computing、ColdQuanta和Atom Computing，它们正在采取措施为工业应用带来量子优势，包括正在研究模拟方法的 Pasqal、研究门方法的Atom等。
其中一个非常有前途的方向是求解微分方程。为了推进该计划，Pasqal引入了与近期量子硬件兼容的强大微分方程求解器，并在范式工程问题（如建模结构完整性）中对其进行了测试。
有趣的是，当以混合数字/模拟模式执行时，求解器的性能得到了提升。当单量子比特门用于调整和引导输出解决方案时，多量子比特被操控以实现“纠缠”的力量。
在数字模式下，这些纠缠操作被分解成大量的双量子比特门。然而，在模拟环境中，原子之间的自然相互作用力可以在短时间内将它们有效地纠缠在一起，并降低误差，整个系统有效地朝着期望的结果发展。
微分方程在大量行业中扮演着至关重要的应用角色。因此，量子优势在这一领域的影响巨大。
中性原子量子计算机正在依托模拟模式来实现量子增强型机器学习技术。到目前为止，他们的重点放在了与图相关的问题，例如量子计算公司QuEra发布了有希望解决最大独立集问题的结果，该问题在电信、金融和物流等行业中有着广泛的应用。
Pasqal则展示了如何使用量子进化核方法（Quantum evolution kernel，QEK）中的模拟量子方法解决图分类问题，该方法被证明在准确性和计算成本方面优于经典核方法。Pasqal还提出了QEK在化合物毒性筛选中的首次应用，他们正在研究用于确定最佳化学反应途径的应用。
今天，Pasqal可以在模拟模式下使用数百个量子比特来实现纠缠和操作，并利用这种能力来解决多个令人兴奋的问题。
越来越多的量子硬件制造商正在拥抱量子计算机的模拟/数字双重特性，以史为鉴，Pasqal相信模拟量子计算机正带来量子优势。
原文链接：
https://thequantuminsider.com/2022/06/28/why-analog-neutral-atoms-quantum-computing-is-a-promising-direction-for-early-quantum-advantage/
文：Loïc Henriet（CTO, Pasqal）
编译：李每
编辑：慕一
注：本文编译自“thequantuminsider”，不代表量子前哨观点。
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