Cuando un fluido rodea un obstáculo, genera vórtices y ondas de choque. Describir su comportamiento significa resolver una ecuación no lineal en la que la velocidad del flujo depende de sí misma. Las supercomputadoras clásicas tardan días en hacerlo, mientras que las cuánticas apenas se han utilizado hasta ahora: su lenguaje natural son las operaciones lineales, pero el fluido es "no lineal" por naturaleza.
Los autores del nuevo trabajo encontraron un camino alternativo. Codificaron el flujo del fluido como un conjunto de parámetros de un circuito cuántico y luego dejaron que la computadora ajustara esos parámetros por sí misma para que el resultado coincidiera con la física real. Este enfoque es híbrido: parte de los cálculos los hace una computadora clásica y parte, la cuántica. Por primera vez, en un procesador cuántico se logró seguir cómo cambia el flujo con el tiempo, incluidos regímenes con número de Reynolds cercano a 100, lo que ya es una turbulencia notable.
Para lidiar con el ruido del hardware cuántico, los físicos usaron un truco: ejecutaron el mismo circuito con diferentes niveles de interferencia y luego extrapolaron el resultado al ruido "ideal" de cero. Esto permitió ejecutar circuitos cuánticos profundos con cientos de operaciones entrelazadas, más de lo que estos dispositivos suelen soportar. Finalmente, lograron reconstruir la evolución del campo en varios pasos de tiempo, a pesar de la imperfección del procesador.
El resultado es la primera demostración experimental de dinámica no lineal en una computadora cuántica. Antes, las simulaciones cuánticas se limitaban a problemas lineales, como las vibraciones de moléculas. Ahora se abre el camino para calcular turbulencias, ondas de choque y otros fenómenos donde los métodos clásicos chocan con muros computacionales.
tal como lo escribieron los autores, en inglés arXiv:2608.13041v1
From fluid flow and transport to collective dynamics, numerical simulation of nonlinear partial differential equations underpins modern scientific computing. Extending this capability to quantum computers remains a longstanding challenge because nonlinear and non-Hermitian evolution is fundamentally incompatible with conventional Hamiltonian-based quantum simulation. Here we experimentally realize the time evolution of nonlinear fluid dynamics on a quantum processor using a hybrid variational framework for the viscous and inviscid Burgers equations. Our approach directly encodes the nonlinear dynamics into a variational optimization procedure, avoiding the enlarged linear embeddings and truncation overhead associated with Carleman linearization-based quantum algorithms. We further demonstrate convection-dominated dynamics corresponding to Reynolds numbers of order $$10^2$$. We encode the governing evolution into parametrized quantum circuits and iteratively reconstruct the time-dependent field through quantum-classical optimization. By introducing a zero-noise extrapolation method without additional circuit-folding overhead, we accurately execute deep error-circuits with entangling-gate counts beyond those typical of Hadamard test circuits. We accurately reconstruct the time evolution across multiple timesteps despite hardware noise and finite device coherence. Our results constitute, to our knowledge, the first experimental realization of nonlinear time propagation on a quantum processor, extending quantum simulation beyond predominantly linear settings and establishing a route toward quantum computation for nonlinear continuum dynamics.
La ecuación de Burgers, que resolvieron los autores, apareció por primera vez en 1939 en un trabajo sobre turbulencia, y luego encontró aplicación en cosmología: describe cómo se forman vacíos y acumulaciones de galaxias en el universo.