鴻海研究院量子計算研究所（HHQC）宣布，由研究員 Calvin Ku、研究員 Yu-Cheng Chen、謝明修所長，與香港城市大學（City University of Hong Kong）的 Alice Hu 教授合作的最新研究成果，已正式獲國際知名學術期刊《Physical Review Research》接收發表。該研究題目為 “Benchmarking quantum simulation of chemical Hamiltonians using the sorted-list encoding”（arXiv:2510.01710），針對量子電腦模擬化學哈密頓量的資源消耗提供了基準測試與量化分析。

🎓 費米子編碼技術評估：優化量子化學模擬的資源需求

該論文探討了如何在容錯量子計算（FTQC）中優化大規模分子與材料模擬的電路資源與效率。

• 技術背景：量子相位估計（QPE）是用於精確計算化學系統分子基態能量的核心量子演算法。然而，在有限的量子位元與邏輯閘資源下，如何有效率地將費米子算符（Fermionic operators）映射（Encoding）到量子位元上，是決定量子應用能否落地的重要理論挑戰。

• 核心進展：研究團隊聚焦於「排序列表編碼」（sorted-list encoding）方案，並針對化學哈密頓量（chemical Hamiltonians）在不同模擬架構（Trotterization 與 Qubitization）以及不同基底下的資源消耗進行了全面的基準測試（Benchmarking）。該方案利用了化學系統中粒子數守恆的物理對稱性，有效精簡了量子狀態的表示。

• 技術突破：在電子數（N）遠小於軌域數（M）的實際化學模擬情境下，排序列表編碼能將量子位元與邏輯閘的複雜度，從傳統 Jordan-Wigner 編碼的 O(M) 尺度優化至 O(NlogM) 的尺度。研究詳細量化了其在 Clifford 閘與 T 閘上的資源取捨（trade-offs），為未來在容錯量子電腦上實行實際分子運算提供了關鍵的量化指南與決策依據。

🤝 跨國學術合作，持續深化前沿量子應用布局

這項研究反映了 HHQC 在推動量子應用演算法與國際學術合作上的投入。透過攜手香港城市大學等頂尖學術機構，研究團隊成功將量子資訊理論與實務化學模擬架構進行連結。未來，量子計算研究所將繼續與全球科學界合作，優化前沿量子演算法的資源配置，為次世代材料科學與藥物研發提供更堅實的理論支撐。