洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家们开发了一种新的量子计算算法，该算法可以使人们对量子到经典的跃迁有更清晰的了解，这可以帮助在量子和经典世界的前沿对系统建模，例如生物蛋白质，并且可以解决有关量子力学如何应用于大型物体。

洛斯阿拉莫斯国家实验室的凝聚态物质和复杂系统物理学小组的帕特里克·科尔斯说：“当您向量子系统中添加越来越多的粒子时，就会发生量子向经典的转变，从而使奇怪的量子效应消失了对于这些系统，使用经典计算机来研究量子到经典的跃迁基本上是不可能的，我们可以使用我们的算法和包含数百个量子位的量子计算机来研究它。根据该领域的当前进展，预计将在未来几年内实现。”

众所周知，很难回答有关量子到经典跃迁的问题。对于多于几个原子的系统，问题很快变得棘手。方程的数量随着每个添加的原子呈指数增长。例如，蛋白质由一长串分子组成，这些分子可能会变成重要的生物成分或疾病来源，这取决于它们如何折叠。尽管蛋白质可以是相对较大的分子，但是它们足够小，以至于量子到经典的跃迁以及可以处理它的算法在试图理解和预测蛋白质如何折叠时变得很重要。

为了研究量子计算机上从量子到经典跃迁的各个方面，研究人员首先需要一种方法来表征量子系统与经典系统的接近程度。量子物体既具有粒子又具有波的特征。在某些情况下，它们像台球一样相互作用，而在其他情况下，它们彼此干扰的方式几乎与海洋上的波浪合并成更大的波浪或互相抵消一样。波状干涉是量子效应。幸运的是，在没有干扰的情况下，可以使用直观的经典概率而不是更具挑战性的量子力学方法来描述量子系统。

LANL小组的算法确定了量子系统与经典系统的接近程度。结果是他们可以用来寻找量子系统经典性的工具，并最终了解了量子系统在我们日常生活中如何显得经典。

这项工作最初由ASC BML基金资助，随后由能源部的高能物理QuantISED计划资助，部分由Los Alamos国家实验室指导的研究与开发计划资助。有关完整的资助文档，请参见论文的“致谢”部分。请注意，没有使用来自不同来源的政府资金来资助相同的研究。DOE HEP QuantISED计划的主要资金和研究工作由首席研究员安德鲁·索恩博格(Andrew Sornborger)，信息科学，CCS-3，LANL指导