1.2　我沒有犯困！

如果我們可以不用實驗室里的試管或燒杯，而是在計算機中進行化學反應，會如何呢？如果進行一個新實驗就像運行一個應用程序那么簡單，只需幾秒就能完成，又會如何呢？

要真正實現這一點，我們需要程序能完全保真地完成這項任務。計算機中建模的原子和分子的行為應該與試管中的原子和分子的行為完全一致。物理世界中發生的化學反應需要精準的計算來模擬。我們將需要完全忠實的模擬。

如果我們能大規模地做到這一點，也許就能算出我們需要的分子（這些分子可能是一種用于洗發水的新材料，甚至是一種用于汽車和飛機的新型合金）；也許我們可以更高效地發現針對你的生理機能定制的藥物；也許我們可以更好地理解蛋白質折疊的方式，并由此理解它們的功能，進而有可能創造出能為我們的身體帶來積極轉變的定制酶。

這看起來可以實現嗎？雖然我們已經有能運行各種模擬程序的大型超級計算機了，但我們現在能以上述方式為分子建模嗎？

我們以1,3,7-三甲基黃嘌呤為例來談談吧（見圖1-4），它的分子式為。這種化學名稱晦澀難懂的分子其實每天都被全世界數以百萬計的人享用——它還有另一個名稱：咖啡因。一杯8盎司[1]的咖啡約含95 mg咖啡因，也就是約個分子，即：

295000000000000000000個分子

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[1]　盎司（ounce）既是重量單位又是容量單位。在此處表示液體盎司，1盎司約為29.57 mL，8盎司約為236.56 mL，后文的12盎司約為354.84 mL。——譯者注

圖1-4

常見的12盎司可樂約含32 mg咖啡因，健怡可樂約含42 mg咖啡因，能量飲料通常約含77 mg咖啡因[11]。

問題1.2.1

你每天會喝下多少咖啡因分子？

分子數很多，因為我們是在數宇宙中物體的數量，而我們知道宇宙很大。舉個例子，科學家估計單是地球，原子數量級就達到了～[4]。

我們找個語境來看看這些數字：，，，以此類推。1 GB等于109字節，1 TB等于字節。

回到本節開始時提出的問題：我們可以在計算機中精準地為咖啡因建模嗎？我們不是必須要為一杯咖啡中的大量咖啡因建模，但我們可以完全表征某一瞬間的單個分子嗎？

咖啡因是一種小分子，其中包含了質子、中子和電子。特殊地，就算我們只描述決定分子結構的能量構型以及將分子聚合在一起的鍵，該分子的信息量也多得驚人。具體來說，所需的比特數，即0和1的數量，大約為，即：

1000000000000000000000000000000000000000000000000

再看看之前的內容，這差不多相當于地球原子總數的1%～10%。

這還只是一個分子！盡管如此，大自然還是能以某種方式相當高效地處理這些信息。大自然能處理單個咖啡因分子，也能處理咖啡、茶和其他軟飲中所有的咖啡因分子，還能處理構成你及周遭世界的每一個分子。

大自然是怎么做到的？我們不知道！當然，理論還是有的，它們處于物理學和哲學的交匯處，但我們并不需要完全理解也能將其利用起來。

按照傳統的方式，我們沒法使用足夠的存儲空間來容納如此之多的信息。我們想要獲得精準表征的夢想似乎就此破滅了。這正是本章開始時引述的理查德?費曼（如圖1-5所示）所說的“自然并不是經典模式的”的含義。

圖1-5　1959年，理查德?費曼在美國加州理工學院。照片屬于公共領域

但是，當使用量子比特來執行計算時，160 個量子比特就能容納比特的信息。先說清楚，我不會介紹我們該如何將這些數據放入量子比特，我也不會談如果我們要用這些信息來做一些有趣的事情，我們還需要多少量子比特。但是，量子比特確實帶來了希望。

使用經典方法時，我們永遠無法完整表征一個咖啡因分子。未來，當我們有了足夠強大的量子計算系統，其中包含了足夠多質量極高的量子比特時，也許我們就能在計算機中進行化學研究了。

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在量子化學這個科學領域中，量子計算機也許最終會被用于計算分子性質和蛋白質折疊構型等任務，但怎樣能做到這一點卻并不是三言兩語就能說清的。盡管如此，前文的為咖啡因分子建模就是量子模擬（quantum simulation）的一個例子。

如果你想了解截至2019年在化學領域應用量子計算的歷史和最佳方法，可以參考Cao等人的綜述[2]。如果你想理解規模化地進行分子的量子模擬這個具體問題及其與高性能計算機的交織情況，可參考Kandala等人的文章[10]。