在超导量子处理器上模拟流体涡旋相互作用

为什么旋转流动与量子芯片重要

从飓风和海洋涡旋到微流体器件中的细小流动，被称为涡旋的旋转结构决定了流体如何运动与混合。要详细模拟这些旋转运动，即便是强大的超级计算机也会迅速力不从心，尤其当科学家想要在长时间尺度上追踪每一次弯曲与转动时。本研究展示了一种在超导量子处理器上运行的新方法，能更高效地捕捉这些复杂的涡旋“舞动”，暗示未来量子硬件有望成为研究自然与工程中流体运动的实用工具。

我们周围的旋转图样

涡旋是你在热带气旋、洋流、空间等离子体以及狭窄通道流动中看到的环状运动。当多个涡旋相互作用时，它们可以成对、交换位置，甚至以重复的模式相互“跨越（leapfrog）”。这些相互作用控制着能量与动量如何在流体中传递，是理解湍流的关键。然而，要在长时间内捕捉这些细尺度细节需要极高的空间和时间分辨率，使传统计算模拟变得昂贵乃至不可行。

将涡旋运动转化为适合量子化的表述

大多数传统流体求解器在固定网格上描述流动，在许多空间点记录速度和压力。这种描述并不自然适配当下嘈杂的量子设备，因为所需的量子比特数必须随网格点数量增长。作者改为直接关注涡旋本身，以所谓的拉格朗日方式跟踪其位置。他们提出了一种“量子涡旋方法”，在数学上将这些涡旋粒子的运动重写为一个归一化的类波态的演化，类似于量子系统的描述。这一重述保留了流体运动的关键守恒定律，同时使动力学与量子计算的幺正演化兼容。

将空间和时间共同存储在一个量子态中

这项工作的一个核心创新是时空编码方案，使量子处理器能够一次性表示多个时间步。少量的空间量子比特在某一时刻存储所有涡旋的状态，而额外的时间量子比特则被制备为叠加态，使得它们每一种可能的配置对应不同的时间。精心设计的演化模块在时间量子比特的控制下作用于空间量子比特，使量子态像树状分叉一样“分支”，同时包含关于涡旋系统多个时刻的信息。从实际角度看，这允许电路在一次相干运行中生成整个流动的时间历史，而不必反复重新制备并逐步演化态。

把方法放到真实量子芯片上

为检验这一想法，研究团队在一台八量子比特的超导量子处理器上实现了他们的方案，该处理器中各个量子比特排列成方格并与最近邻耦合。有些量子比特表示涡旋粒子的位置，另一些则编码时间。通过数据驱动的策略，他们训练出模拟涡旋类波态应如何变化的有效演化模块。利用这套硬件，他们再现了一种经典的流体现象——跨越（leapfrogging），即两环状涡旋（在二维中由四个点涡表示）反复穿过彼此。实验重构的涡旋轨迹与理想数值模拟和更现实的有噪声模拟高度一致，底层量子态表现出高相符性，粒子位置仅有小幅偏差。

从简单测试到复杂湍流

除了跨越案例外，研究者在数值模拟中还探讨了更具挑战性的实例。他们对一个由随机分布涡旋组成的八涡系统建模，类似于湍流斑块，展示了他们的量子电路能够在保留相干结构的同时跟踪演化。他们还处理了粘性（流体内部摩擦）起作用的流动。在一个粘性效应导致涡旋漂移与变形的双涡系统中，他们的量子框架比标准涡旋方法更准确地捕捉了真实运动，因为学习到的量子演化模块可以隐式编码粘性如何随时间修正动力学。

这对流体建模未来的意义

对普通读者来说，关键信息是作者找到了将流体的旋转运动翻译为量子计算机可处理的语言的方法，并在实际超导芯片上展示了其可行性。他们的方法随涡旋数量扩展，而不是随空间网格点数量扩展，并利用量子叠加紧凑地存储多个时间步，因此跟踪流动的成本随模拟长度仅缓慢增长。尽管现实流体行为中的一些重要环节——例如涡旋的细致粘性合并与分裂——还有待完全捕捉，这项工作为将量子设备作为专用引擎来模拟大气、海洋、等离子体及工程系统中的复杂流动，提供了一条具体可行的路径。

引用: Wang, Z., Zhong, J., Wang, K. et al. Simulating fluid vortex interactions on a superconducting quantum processor. Nat Commun 17, 2602 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-69168-8

关键词: 量子计算, 流体力学, 涡旋, 超导量子比特, 湍流模拟