摘要：量子计算技术的迅速发展，为解决新能源领域中的实际问题带来了加速潜力，特别是在复杂电池材料的模拟与设计上。与此同时，随着可再生能源和电动交通等新兴产业的快速崛起，对高效、精准地计算新能源电池材料特性的需求愈发迫切，传统计算方法在此类高复杂度问题上存在求解精度不足
摘要：量子计算技术的迅速发展，为解决新能源领域中的实际问题带来了加速潜力，特别是在复杂电池材料的模拟与设计上。与此同时，随着可再生能源和电动交通等新兴产业的快速崛起，对高效、精准地计算新能源电池材料特性的需求愈发迫切，传统计算方法在此类高复杂度问题上存在求解精度不足、资源消耗量大等诸多困难。而量子计算以其独特的计算方式和潜力，为进一步解决相关问题提供了新颖的思路和解决方案。概述了量子化学模拟的基础计算原理，对用于电池材料化学特性模拟中常用的量子算法进行了总结，探讨了多款量子化学模拟使用的新型软件包工具，并结合各汽车企业的应用案例，阐述了量子化学模拟在电池领域的实际应用情况。本研究为电池材料模拟、基态能量计算和性能优化提供了新的思路和方法，有望助力新能源电池材料的优化发展。
0 引言
随着晶体管体积逐渐逼近物理极限，以及制造工艺中遇到的诸多难题，如光刻技术瓶颈、热管理挑战等，半导体行业摩尔定律正面临严峻挑战[1-2]。量子计算利用量子力学原理进行信息处理和计算，以一种新的计算范式有望突破传统计算能力的限制，为解决复杂问题提供了全新的可能性[3]。从费曼最早提出关于量子计算机的原始提议开始，量子模拟有望使物理问题的解决速度得到指数级加速[4]，在哈密顿量模拟等领域具有超越传统计算潜力。
新能源领域迅速发展的今天，锂离子电池作为一种主要的能量储存设备，在从个人日常使用的便携式电子设备到电动汽车的主要动力来源以及工业生产中均发挥着至关重要的作用[5]。为满足日益增长的电力需求并推动清洁能源转型，对新型电池材料的发现和性能的优化成为研究人员的重要关注点，越来越多的电池模拟技术被提出和应用[6-7]。Chaturvedi等人提出锂离子电池动态行为方程式以建立电化学模型来详细描述锂离子内发生的电化学反应[8]。Balasingam等人基于等效电路的电气模型简化反应过程的一些细节以快速重现运行中的电池效果，并在噪声环境下进行了相关实验[9-10]。Gomadam等人总结了锂镍电池系统的数学或解析模型，其通过二阶或更高阶的复杂微分方程来描述电池操作效果[11-12]。然而，传统的电池模拟计算方法复杂度随着电池材料分子结构的多样性而急剧增加，计算资源较高，人们迫切地需要一种更高效、更经济、更可靠的途径来加速新材料的发现和电池设计的优化过程[13-15]。
密度泛函理论(Density Functional Theory, DFT)能够通过数学计算方式在原子水平上模拟化学电池性能，计算各种材料化学分子的基态能量，在电池材料科学研究领域中得到广泛应用[16-18]。然而DFT模拟依赖于对交换相关能量的近似，对于强关联电子体系，这引入了固有的不准确性[19]。科研人员已经有一些研究对DFT进行了扩展改进，DFT+U方法在一般泛函如局部密度近似和广义梯度近似的基础上，增加了Hubbard参数U来捕捉局部电子相干效应，但需要针对不同系统调整特定的Hubbard参数[20-21]。混合泛函方法结合了Hartree-Fock理论中的精确交换，但需要调整一个可调参数来平衡计算精度和计算性能[22-23]。尽管DFT方法能够提供相对精确的电子结构计算结果，但是其在计算过程中需要处理大量的自由度和复杂的相互作用，计算复杂度显著增加且需要大量的计算资源[24-25]。
幸运的是，量子计算的发展为解决传统方法的计算瓶颈提供了新的求解思路和方法[26-28]，Shor算法将经典计算上指数级复杂度的大整数质因数分解难题缩短到可以在多项式时间内求解[29]，Grover算法可以将未排序数据库中搜索特定项的时间减少到平方根级别[30]。在含噪中规模量子计算(Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ)时期，量子计算优势已经被实验证明，谷歌研发量子处理器Sycamore在单量子门与双量子门随机线路采样任务上实现超越经典计算的优越性[31]；我国科学家团队研制出量子计算原型机“九章”，在光量子计算高斯玻色采样任务上证明了量子优势[32-33]；在超导量子计算设备“祖冲之号”上也展示出量子随机线路采样的量子优越性[34-35]；加拿大研究团队利用Borealis光量子芯片实现了高斯玻色采样任务的量子优势[36]。同时，量子—经典混合的变分量子算法结合了量子计算的优势和经典机器学习的训练优化性能，在各种领域发挥出卓越的性能[37-38]。在电池化学特性模拟领域，众多先进的量子算法可以加速新型电池材料的发现和设计过程，提高电池的能量密度、循环寿命和安全性[39-41]。变分量子特征求解(Variational Quantum Eigensolver, VQE)算法通过量子计算机上的变分法及经典计算机上的优化算法来训练优化量子线路中的参数，近似求解分子的基态能量和电子结构[42-44]。量子相位估计(Quantum Phase Estimation, QPE)算法以量子傅里叶变换为基础实现量子系统相位的估算，从而求解本征值和本征态[45]。丰田、奔驰和现代等许多汽车制造商也都将量子计算作为电池研究的加速器，应用各种量子算法以准确、高效地模拟电池材料锂化合物及其化学反应，降低计算成本，从而开发更安全、更轻便、更具成本效益的电池材料。
本文回顾了量子计算方法在电池材料化学特性模拟领域中的应用。第1节中回顾了量子计算的基础知识和混合量子经典算法。在第2节中简要介绍量子化学模拟的基础知识，对在化学模拟领域中使用的两个关键量子算法：变分量子特征求解器、量子相位估计进行了详细阐述。第3节回顾了国内外各公司机构发布的关于量子化学模拟的软件工具的发展，为电池材料特性模拟提供了各种仿真平台，接着详述了各汽车新能源企业利用量子算法求解电池特性模拟的具体应用案例。电池材料特性的量子化学模拟遇到的挑战及未来发展在第4节中做了分析阐述。最后总结量子化学模拟在电池材料研究领域的实用化探索进程。
1 建量子计算基础
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2 量子化学模拟基础
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3 电池材料的量子化学模拟应用研究
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4 挑战和未来趋势
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5 结论
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作者单位：中国长城科技集团股份有限公司、中国电子信息产业集团有限公司、中南大学
来源：电子技术应用