Google披露了他们在模仿量子资料使命中的两大发展，第一是他们在一维体系中，准确地核算电子特性，像是电流或是电导，而第二项发展则是将描绘电子交互作用的Fermi-Hubbard模型，映射到量子处理器中。这两个研讨代表了量子体系，现已具有可以模仿实践使用杂乱体系的才能。

　　第一项发展的工作重点，在于模仿像是细导线这样一维导体上的电子特性，研讨人员经过在Sycamore处理器上构建出18量子位元的循环，来模仿十分细的导线。研讨人员核算出导线的电子能带结构（Band Structure），而该结构描绘了金属中电子的能量和动量，Google说到，尽管这18量子位元的算法，由1,400个逻辑运算组成，可是在当时的设备上，现已能完结低于1%的总差错。

　　在第二项发展，研讨的焦点在于电子的交互作用。粒子间的交互作用会发生新的现象，像是高温超导体或是自旋电荷别离（SpinCharge Separation），而要捕捉这类型的行为，最简略的模型被称为Fermi-Hubbard模型，在金属等资猜中，原子核会构成晶格，电子在晶格间跳动发生电流，而为了准确模仿这些体系，还必需求考虑电子互相接近时的排挤力。

　　Fermi-Hubbard模型中经过电子的跳动率和排挤强度两个参数，来核算此物理现象，而研讨人员将这两个参数，映射到处理器量子位元上的逻辑运算，使用这些运算来模仿电子电荷和自旋密度。研讨人员说到，他们所核算出来的成果，可以作为超导体量子位元模仿量子资料的基准。

　　尽管量子处理器的运算与解决问题的才能，毋庸置疑一定是高于古典办法，可是这些工程渠道要被可以实践使用，必需求供给逾越当时古典办法的运算准确性，在Google的第一项试验中，量子处理器展现了极高的准确性，而在第二项研讨中，研讨人员展现将实践电子交互模型嵌入量子处理器中。这两个试验成果有助于量子处理器，完结逾越古典运算水准的方针。

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