美国凝聚态公司联手奔驰，利用凝聚态计算改进电池技术

亦同，美国相对论性CorporationPsiQuantum与梅赛德斯-飞驰（Mercedes-Benz）就相对论性近似值革一新锂电池一新科技展开合作，并发表了在容错相对论性近似值机上建模锂锂电池（LiB）里钾离子分子可的一项一新数据分析， 以借助锂电池建筑设计上的一新突破。

迄今，一新型锂锂电池的开发关乎大量试错检验。这一缓慢而昂贵的开发过程原则上可以通过建模和验证其里的一新矿物学成分来加快。然而有别于的超级近似值机很难建模这些分子可及中间体的相对论性道德上，相对论性近似值机则将会克服这一一新科技限制。

现代锂锂电池在充放电循环过程里，通过液态钾离子涂料将电荷从一个电极旋转到另一个电极。革一新钾离子将对各项锂电池稳定性具有重要制约，包括电导率（即锂电池灵活性）、蓄电池速度、锂电池生命期、运输成本和安全性等。如果找到一种防腐剂矿物学物质，并不需要增强电解液所提供的锂电池电流，就可以大幅度革一新和开发锂锂电池。为了识别潜在的防腐剂，必须精准地建模它们的实际上对钾离子分子可的制约，但这类建模所关乎的近似值无法通过有别于近似值机完成。

对此，PsiQuantumCorporation与飞驰筹划合作，数据分析用于建模都用钾离子防腐剂氟萘硫酸酯（fluoroethylene carbonate）效用的相对论性算法。关乎成果发表在《物理评论家数据分析》（Physical Review Research）上，系统阐述了容错相对论性近似值如何最优化锂电池建筑设计。

截图来自《物理评论家数据分析》（Physical Review Research）他的团队审核了建模前述相对论性近似值里最大分子可（就电子太阳系而言）所需的物理自然资源。他们断定，这必须机器具备16382个演算相对论性位的相对论性近似值机，并不需要可执行包含2320亿个T门（一种通用相对论性位门）的电路。这一一新科技条件迄今显然无法借助，因此他的团队将关乎运用程序解释器到一个特定的驱动程序指令集——基于里子融合的相对论性近似值（FBQC）。在这个指令集里，基本的驱动程序单元是自然资源正常检测器（RSGs），一种可以根据必须产生小型纠缠里子集合的硅里子电子器件。他的团队通过数据分析断定，FBQC无需大幅度最优化，就可以在一天内完成建模氟硫酸萘对锂电池稳定性的制约。

他们还幻灯片了一种专门用于光相对论性近似值的交错方法（Interleaving），通过一种的设计的FBQC指令集，将一个RSG及其关乎的融合设备和少量的光纤延迟线组合成“交错模块”，这一数据分析成果发表在arXiv.org。

RSG被配有在一个2D梯形上，不尽相同区域负责不尽相同的可执行，截图来自《物理评论家数据分析》论文 前述建立联系数据分析世纪之交相对论性近似值机在借助高效矿物学建模里的方面，并推断出了如何更快地依靠容错相对论性近似值机以加快充分依靠世代锂电池。

“更优质的锂电池对于我们从骨骸燃料过渡到更加可持续的运输及能源备份手段来说至关重要。”PsiQuantumCorporation可执行监现代科学监Pete Shadbolt回应，“通过仔细考量未来容错相对论性近似值机的开始运行手段，我们早已并不需要最优化和有利于相对论性近似值机革一新锂电池分子可建筑设计的手段。”

电动汽车的大幅度普及运用，执着蓄电池更太快、更持久高效的锂电池一新科技。但了解到和革一新锂电池矿物学过程必须顺利进行分子可建模。

翻译者：吴剑 SF031

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