开车时，踩刹车对司机来说是一个简单的动作；然而，这是一个涉及一系列机械和电气设备的复杂过程。一些先进的绿色汽车技术，例如电动或混合动力汽车，都配备了一个系统，可以将制动过程中释放的能量转化为电能。这种能量由超级电容器存储，超级电容器由大量电容器组成。
电容器是一种以电荷形式储存能量的装置。在车辆中，此属性使其适用于制动和加速。汽车中发生的事情是超级电容器从其运动中“窃取”能量，从而减慢速度。反之，则可释放能量加速。
最简单的电容器是平行板电容器，它由两个金属板组成，由绝缘体隔开，绝缘体可以是一块塑料或空气。当金属板之间建立电压差时，电荷会积聚在它们的表面，使电容器极化：正电荷积聚在一块板上，负电荷积聚在另一块板上。板上的电荷分布产生电场。
电容器是许多行业的基本设备，包括能源工厂，接近传感器和汽车设计。它无处不在，加上它的局限性，使得它的优化变得更加紧迫。
计算机模拟这些设备可以帮助设计出更好的版本。然而，此类模拟可能对计算要求极高，特别是在现实条件下和复杂情况下。因此，需要考虑有前途的技术，例如量子计算。
PASQAL开发人员使用可微量子电路算法(DQC)来模拟接地盒中的平行板电容器。他们计算了不同距离的电势和盒子中的电场，并使用真空作为它们之间的绝缘体。
用量子算法模拟平行板电容器
DQC 是 PASQAL 创建的一种算法，用于使用量子计算求解偏微分方程。受基于物理的机器学习的主要思想的启发，它允许我们利用量子计算机来解决在当前任何量子处理器中可执行的偏微分方程。物理信息机器学习是一种经典的计算方法，旨在整合数据和控制所研究系统的物理规律。
为了模拟电容器板上电荷分布产生的电场，我们求解了一个称为高斯定律的微分方程。在求解微分方程时，主要关注的对象是导数，即我们要求的物理过程的变化率。为了求解该系统的微分方程，我们首先确定接地盒和电容器极板上的电位值；也就是说，我们定义了边界条件。该方法的一大特点是利用DQC算法精确地计算导数，并以解析的方式结合边界条件。
根据自然法则，如果我们把有电容的接地盒分成四个相等的区域(用假想的线)，左侧的解决方案与右侧的解决方案相同（对称），但是上面解决方案和下面的解决方案是不同的(反对称的)。
对于这篇文章中提出的模拟，开发人员利用对称属性来计算电场。此外，DQC 方法允许他们根据感兴趣的物理域求解微分方程，而且还可以根据板之间的距离作为变量而不是固定数来求解微分方程。后者允许可视化任何距离的解决方案，并帮助工程师根据模拟优化设备。
DQC 与传统计算方法
传统的数值技术通常通过将空间分解成大量小块来求解微分方程。这些方法可以在许多情况下成功使用。但是，它们不允许直接合并对称性，并且阻止使用板块之间的距离作为符号；相反，距离必须固定为一个特定的值。
此外，这些数值技术的准确性受到可用计算资源（例如时间和内存）可以处理的片段数量的限制。最重要的是，误差会随着导数的每个阶次而累积。相反，DQC 使我们能够处理高阶导数而不会累积精度损失。这一特性以及 DQC 利用系统的基本物理定律、直接实现边界条件和对称性这一事实不仅提高了解决方案的质量，而且减少了计算负担。这种计算负载的减少可以在速度方面提供显著优势，对于计算资源有严格限制的应用程序，可以在当前可用的量子计算机上执行，具有明显优势。
电容器是大多数电子设备的主要组成部分之一，例如电视、笔记本电脑和手机；我们可以在日常生活中随处找到它们。解决简单但现实的模型，如平行板电容器，有助于改进其设计，对许多工业部门产生重大影响，如汽车驾驶员，在这些行业，量子技术将给我们提供停止和加速的力量。
虽然我们在这里展示了一个简单的例子，但目前正在探索 PASQAL 的 DQC 算法，以允许量子计算机的用户利用经典计算和量子计算的力量，以高精度和速度模拟更真实、更复杂的工程系统。
---煤油灯科技victorlamp.com翻译整理---
