Schrödingerization: как Китай переопределяет парадигму квантовых вычислений

От дифференциальных уравнений к квантовому решению: Schrödingerization трансформирует калькуляцию

Объявление Shanghai Jiao Tong University в ноябре 2025 года о платформе UnitaryLab 1.0 отмечает категориальный сдвиг в квантовых вычислениях: переход от доказательства концепции к инженерной утилите. За 30 лет развития квантовых систем основной вызов оставался неразрешённым — большинство практических задач неквантовой природы (дифференциальные уравнения в финансовых расчётах, молекулярной динамике, гидродинамике) не имеют встроенной унитарной структуры. Квантовый компьютер по определению оперирует унитарными эволюциями, но реальные системы часто диссипативны или имеют внешние источники.

UnitaryLab 1.0 решает эту трансформацию через Schrödingerization — метод, разработанный университетскими исследователями Jin Shi и Nana Liu. Алгоритм преобразует любое линейное ОДУ или ПДУ (включая неавтономные системы) в систему уравнений Шрёдингера с унитарной эволюцией через "искривлённую фазовую трансформацию" (warped phase transformation). Это позволяет квантовому компьютеру напрямую решать уравнения путём расширения размерности на одно пространственное измерение и встраивания исходной динамики в унитарную структуру в расширенном гильбертовом пространстве.

Архитектура платформы: от пользователя к квантовому алгоритму за три клика

Дизайн UnitaryLab 1.0 отражает стратегический выбор Shanghai Jiao Tong University: доступность для практикующих инженеров. Система состоит из трёх слоёв.

Уровень 1: Пользовательский интерфейс — исключительно простой. Инженер вводит дифференциальное уравнение в стандартной нотации (параметры, граничные условия, временной горизонт). Никакого кода, никакого знания квантовой механики. Система автоматически парсит уравнение и перемещает его в квантовое представление.

Уровень 2: Квантовый транслятор — здесь происходит Schrödingerization. Платформа применяет преобразование, определяет оптимальное квантовое представление (qubit-based или continuous-variable), выбирает алгоритм Hamiltonian simulation, с учётом доступного hardware. Интеграция с linear algebra и numerical optimization методами позволяет адаптировать точность под требования задачи.

Уровень 3: Квантовое исполнение и classical post-processing — платформа поддерживает гибридные вычисления, где квантовая часть выполняет амплитудно-кодированное решение уравнения, а классическая часть обрабатывает результаты и обеспечивает обратную связь для итеративного уточнения.

Эта трёхуровневая архитектура критична для практического применения. Историческая проблема квантовых платформ (IBM, IonQ, Rigetti) — требование от пользователя глубокого знания квантовой механики. UnitaryLab 1.0 инвертирует этот принцип: система должна быть квантово-умной, пользователь — инженерно-умным.

Производительность: от теории к бенчмаркам

研究团队 утверждает следующие показатели ускорения на гипотетическом "достаточно масштабируемом" квантовом компьютере:
- 3D дифференциальные уравнения: 6x ускорение над классическими методами (FDM, FEM)
- 5D уравнения: 25,000x ускорение
- 9D уравнения: до 1 триллиона раз (10^12) ускорение

Эти числа основаны на анализе сложности Hamiltonian simulation с использованием sparse Hamiltonian techniques. Ключевое наблюдение: преимущество Schrödingerization растёт экспоненциально с размерностью задачи, потому что классические методы (метод конечных разностей, метод конечных элементов) требуют \(2^d\) точек в d-мерной сетке, тогда как квантовое представление использует амплитудное кодирование в логарифмическом числе кубитов.

Приложения: три стратегические области

1. Финансовые расчёты и риск-моделирование

Финансовая индустрия обеспечивает наибольший рынок для UnitaryLab. Задачи Value-at-Risk (VaR), Monte Carlo симуляции портфелей, ценообразование деривативов — все требуют решения стохастических дифференциальных уравнений (SDEs) в высоких размерностях. Текущие суперкомпьютеры китайских банков (Industrial and Commercial Bank of China, China Construction Bank) способны обработать 10,000 траекторий в 1,000 шагах за часы. UnitaryLab обещает делать это за минуты, экономя миллионы в вычислительных затратах на риск-манагмент.

Стратегический смысл: Китай получает конкурентное преимущество в финансовой моделировании за пределами западных санкций. Если Western квантовые системы остаются под экспортным контролем, китайские финансовые институты получают собственный путь к квантово-ускоренному риск-расчёту.

2. Материаловедение и молекулярная динамика

Базовые задачи материаловедения (прогноз свойств полимеров, дизайн батарейных материалов, кристаллография) требуют решения уравнений Шрёдингера в электронной структуре или классических уравнений Ньютона в молекулярной динамике. NanoTitan Pro, выпущенный вместе с UnitaryLab, представляет собой интегрированный симулятор молекулярной динамики с квантовым бэкэндом. Компании, разрабатывающие батареи (BYD, CATL) и фармацевтику (China National Pharmaceutical Group), получают ускоренный workflow для скрининга новых материалов.

3. Здравоохранение и фармакология

Дополнительно к UnitaryLab платформа включает медицинский AI агент для диагностики и клинического решения. Интеграция с молекулярным симулятором позволяет ускорить ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity) скрининг лекарств на ранних стадиях разработки. Уже развёрнуто в региональных больницах Chongqing для поддержки клинических решений.

Стратегическое позиционирование в глобальной квантовой гонке

Объявление UnitaryLab попадает в контекст трёхполярной квантовой конкуренции, где каждый игрок развивает собственную парадигму.

Western стратегия (Google, IBM, IonQ): Фокус на quantum volume, quantum advantage в random circuit sampling, варьирующиеся платформы (superconducting, ion traps, photonic). Цель — обойти классические суперкомпьютеры в специфичных бенчмарках. Временная шкала: 5-10 лет до практических приложений.

Китайская стратегия (UnitaryLab + Zuchongzhi 3.0): Раскол на две ветви. Первая — Zuchongzhi 3.0 и другие superconducting системы, преследующие gate fidelity и quantum error correction (следя за Google Willow). Вторая — UnitaryLab, ориентированная на алгоритмическую инновацию (Schrödingerization) и практические приложения БЕЗ полагания на large-scale NISQ систем. Стратегическое преимущество: может обеспечить ускорение при 100-200 кубитах, сегодня достижимо, тогда как Western системы требуют 1000+ кубитов для корректной работы.

European стратегия (Atom Computing, Pasqal): Фокус на neutral-atom и analog quantum simulation, ориентированный на специфичные задачи (оптимизация, квантовая химия). Более узкий, но более достижимый путь.

Технические ограничения и реалистичный прогноз

Несмотря на оптимистичные заявления, UnitaryLab сталкивается с фундаментальными ограничениями, которые исследователи редко публично обсуждают.

1. NISQ шум и фидельность

Schrödingerization требует Hamiltonian simulation, который чувствителен к ошибкам кубитов. Заявленные ускорения 25,000x для 5D уравнений предполагают квантовые гейты с фидельностью > 99.9%. Сегодня достижимо на ограниченных наборах кубитов. При масштабировании на 1000+ кубитов фидельность падает ниже 99%, что требует quantum error correction — огромного overhead, который нивелирует преимущество алгоритма.

2. Ограничение на линейные системы

Schrödingerization работает для линейных дифференциальных уравнений. Многие практические задачи — турбулентность в гидродинамике, нелинейная динамика материалов — требуют нелинейных моделей. UnitaryLab может работать с localized nonlinearities через classical-quantum гибридные методы, но это существенно снижает ускорение.

3. Overhead на кодирование и декодирование

Преобразование классического входа в квантовое амплитудное состояние (state preparation) и обратное преобразование (measurement) требует дополнительных операций. При конкретных масштабах задачи (100-1000 параметров) этот overhead может потребить 30-50% предполагаемого ускорения.

Реалистичная временная шкала применения UnitaryLab:

2025-2026: Пилот-проекты в финансовом моделировании и молекулярной динамике (100-200 кубитов, ускорение 10-100x на специфичных задачах). 2027-2029: Масштабирование до 500-1000 кубитов с quantum error correction, ускорение 100-1000x на практических проблемах материаловедения и фармакологии. 2030+: Интеграция с универсальными квантовыми компьютерами при достижении 99%+ фидельности логических кубитов.

Последствия для инвесторов, исследователей и исполнителей

Для инвесторов (VC и корпоративный венчур): UnitaryLab сигнализирует о смещении квантовой инвестиции в две категории. Первая — hardware: Superconducting и ion-trap системы для квантовой коррекции ошибок (Google Willow направление). Вторая — software and algorithms: Платформы, которые максимизируют полезность существующих NISQ устройств (UnitaryLab направление). Китайский успех в алгоритмической инновации означает, что западные инвесторы должны переоценить квантовых софтверных стартапов, ориентированных на специфичные классы задач (PDE solving, optimization, simulation).

Для исследователей: Schrödingerization открывает новое исследовательское направление в quantum simulation. Возникают вопросы: Можно ли распространить метод на параболические и гиперболические системы? Какова оптимальная схема дискретизации для Hamiltonian simulation? Как интегрировать с quantum error correction без потери преимущества? Это создаёт публикационную активность в Nature Physics, PRL, рецензируемых журналов.

Для промышленных исполнителей (финансовые фирмы, pharma, материаловедение): Требуется немедленная переоценка квантовых вычислений внутри организации. CTOs должны запланировать гибридные классические-квантовые архитектуры. Финансовые иституты (ICBC, CCB) должны инвестировать в recruitment квантово-грамотных финансовых инженеров. Pharma компании должны создать отделы для integration UnitaryLab с молекулярной динамикой pipeline.

Узнать больше

Практические идеи

Организации, заинтересованные в квантовых вычислениях, должны немедленно провести audit существующих вычислительных задач на предмет их классификации как lineal дифференциальные уравнения. Финансовые фирмы должны переосмотреть portfolio risk models; pharma — молекулярную динамику; энергетика — гидродинамику и теплопередачу. Для каждого класса оцените: (a) текущую вычислительную стоимость, (b) требуемую точность, (c) горизонт внедрения квантовых методов. Это создаст "quantum-ready" portfolio задач, который можно целенаправленно атаковать с помощью UnitaryLab при масштабировании платформы.

Источники информации