【博科园–科学科普（关注“博科园”看更多）】计算机的系统模型，例如城市的交通流或大脑的神经放电，往往会消耗大量的记忆。但是量子模拟器的一种新方法可以极大地减少内存的使用。唯一的代价就是减少了过去的记录。这一建议来自新加坡的研究人员Mile Gu和Thomas Elliott，他们在3月1日发表的npj量子信息中描述了他们的建议。Gu在新加坡的量子技术中心和南洋理工大学(NTU)工作，而埃利奥特则在南大。为了进行模拟，经典的计算机必须将时间分割成离散的步骤。古时用一种古老的计时方法来类比：沙漏。放大沙漏可以看到单个沙粒一个一个地落下，这是一种粒状流动。
对量子计时概念图，在此期间通过量子叠加态追踪时间，图片版权：Mile Gu / Centre for Quantum Technologies
就像沙漏需要更好的沙子来精确测量时间一样，计算机需要更精确的时间步骤来做出更精确的模拟。实际上理想状态是连续模拟时间，因为根据我们的观察，时间似乎是连续的。但是这意味着一个真正精确的经典模拟需要无限的内存来运行这样一个程序。虽然用经典计算机是不可能的，但量子效应提供了一种变通方法。有了量子模拟器就可以避免使用传统设备所带来的精确与存储取舍。为了解释它是如何工作的，想象一下你需要乘公共汽车。如果你刚好及时赶到车站，看到一辆公共汽车离开，你就会期待下一辆公车的到来，比你刚看到一辆车的时候要花更长的时间。那是因为一辆公共汽车来的概率并不总是恒定的，但这要看它从上一辆公交车到现在有多长时间了。
为了模拟概率随时间变化的相似过程，常规计算机在设定的时间间隔内计算结果。例如可以将公共汽车到达时间的概率划分为30秒，在每次间隔之后更新这些概率，这取决于是否有公共汽车到达(或者没有到达)。更确切地说，当一辆公共汽车来的时候，或者精确地模拟更大、更复杂的交通网络时，需要更小的时间步数，从而获得更多的记忆。在这个经典的方法中，一个人通过计算自上一辆公共汽车以来的时间来做出预测。这似乎是合乎逻辑的，而且是最好的经典方法。然而量子物理学却允许一种完全不同的方法。量子模拟器可以同时存在于许多不同的状态，每一个都有其实现的可能性。这是一种被称为量子叠加的现象。
Gu和Elliott的建议是对事件的时间概率分布进行编码，以模拟不同状态的概率权重。如果叠加是在一个性质如粒子的位置上产生的，它本身可以不断进化，那么时间也可以被连续跟踪。因此可以丢弃一些关于流逝时间的信息——达到更好的内存效率——而不牺牲预测的准确性。获得的好处是以失去对过去的知识为代价的。过去的记录——换句话说，过去的记录——不能完全从叠加中恢复，但是所有的预测能力仍然保留。最终当我们做出预测时并不在乎我们已经看到了什么，相反只关心这些观察告诉我们接下来会看到什么。量子物理学使我们能够有效地分离这些信息。
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