导 读
本文是一篇关于运用量子计算机模拟病毒在复杂网络中传播过程的深入探讨。研究工作由北京大学袁骁课题组和科学技术大学的研究人员合作完成。文章主要探讨如何运用量子计算机上的哈密顿演化模拟经典计算机难以计算的完全的马尔可夫过程。
研究背景
模拟病毒在复杂网络中的传播是一个历史悠久且持续热门的课题。随着新冠病毒等流行病成为全球公共卫生问题，理解病毒传播过程的需求愈发迫切。传统上，这一过程被视为一个马尔可夫过程，但由于计算限制，完全模拟过程在传统计算机上难以实现。本文旨在展示如何利用量子计算机的优势来模拟这一过程。
工作内容
本研究关注在一个给定传播网络中的社区传播行为。考虑到病毒传播的特定情境，如引入的感染者、潜伏期等因素，研究团队构建了一个有效哈密顿量，并通过其薛定谔演化来模拟病毒传播。这一哈密顿量的构造借鉴了量子热动力学的知识，并允许我们模拟系统在不同温度下的热扩散过程。在具体的模拟中，研究团队通过设定热库为基态，模拟了系统随时间的变化。他们还通过微扰论找到了哈密顿演化与马尔可夫状态转移矩阵之间的联系，并得到了相关解析表达式。
该研究不仅展示了利用量子计算机模拟病毒传播的可能性，还通过具体的模拟案例，如社区环境中的病毒传播，提供了实际应用的示例。通过对比模拟结果与流行病学参数，如基本再生数和家庭继发率，研究团队成功地验证了模型的有效性。这为未来在更大规模量子计算机上模拟更复杂情境中的病毒传播过程奠定了基础。
讨论与展望
图文及致谢
图文由要昌雨、王啸洋制作。感谢PKU Qtheory Group的研究人员和成员们的共同努力和贡献。