由多個研究機構合作開發的新量子演算法，大幅加速材料科學中的密度泛函理論計算，藉由避免耗時的電子密度讀取，有望突破傳統模擬規模限制，加速新材料與藥物開發。
一項新的量子演算法，大幅加速了材料科學領域的密度泛函理論（Density Functional Theory, DFT）計算，並克服了傳統電子結構建模的限制。這項由科學家 Yuansheng Zhao 及其同事，來自 Quemix Inc、本田技術研究院、東京大學、National Institutes for Quantum Science and Technology (QST) 以及 Quantum Materials and Applications Research Centre 等機構組成的團隊所取得的突破，有望為新材料開發及藥物探索帶來顯著進展。
傳統 DFT 計算需要耗費大量運算資源來確定材料的電子密度，這個步驟的成本會隨著原子和電子數量的增加呈指數級增長，嚴重限制了模擬複雜材料的能力。過去，這種電子密度的讀取過程是量子模擬可擴展性的瓶頸。然而，這項新研究提出了一種量子位元（qubit）效率高的編碼方案，並搭配可同時計算所有佔據軌域的量子演算法，成功繞過這個運算成本高昂的過程。
該演算法的核心在於利用一種稱為 Harris functional 的特定非局部關聯泛函，能避免明確計算電子密度，而直接計算佔據軌域（occupied orbitals）。Harris functional 的特性使其特別適合這種「無密度」的計算方法，因為它本身就不需要明確計算電子密度。此外，其核心在於一個量子位元效率高的編碼方案，類似於壓縮電腦檔案以節省儲存空間。這個方案專為寇恩-沈密度泛函理論（Kohn-Sham DFT, KS-DFT）中的單一 Slater determinant 所設計，大幅降低了量子位元的需求，使其能模擬更大的系統。Slater determinant 是一種數學建構，用於描述費米子（例如電子）系統的反對稱波函數。
透過多個波函數（wavefunction）副本的運用，該演算法能夠在無需電子密度讀取的情況下進行自洽（self-consistent）的 DFT 計算，這對於僅限於最小系統的傳統方法而言，過去幾乎無法實現。同時計算所有佔據軌域的設計，也實現了潛在的指數級加速，大大縮短了總體運算時間。雖然 Harris functional 的準確性與完整的 KS-DFT 相比略有降低，但考量到運算速度上的巨大潛力增益，這項折衷是可接受的。研究團隊也提出了一種變分法（variational method）來彌補精確度的損失，但其有效性尚待進一步檢視。
這項研究為材料科學和量子化學領域，透過量子電腦實現其全部潛力，邁出了關鍵一步。透過迴避密集的電子密度讀取過程，該方法為處理目前傳統電腦無法負荷的複雜分子模擬開啟了新的途徑，將加速具特定屬性的新材料開發與更有效藥物的設計。