随着摩尔定律时代的终结，科学家对新型计算平台的兴趣日益浓厚。最近，量子计算在硬件功能、算法开发和软件可用性方面取得了飞速发展。理查德·费曼（Richard Feynman）所设想的量子计算机应用是最早和最引人注目的应用之一，它模拟了具有许多自由度的量子系统（如分子和材料），对普通经典计算机而言这是很难做到的。针对加密、搜索、逼近、优化和机器学习等方面的量子计算相关构想应用，有望在科学技术中产生巨大影响。2020年3月10日，美国国家科学基金会（NSF）发布致同事信，鼓励研究人员开展基础研究，开发用于多体系统的创新量子算法和可扩展量子计算应用范围的新型算法，或者提出新的量子计算范例。

由于量子计算与经典计算有很大不同，因此获得量子优势的最佳方法通常非常微妙。需要创造力和创新力来利用量子计算算法解决实际问题。要在化学、物理学、材料科学、数学、统计学和计算机科学领域中充分应用量子计算，还需要解决许多悬而未决的问题和障碍。NSF最近召开了数个与量子计算相关的研讨会，如：量子信息中的数学科学挑战；实现量子飞跃：量子化学和材料的量子算法；以及关于量子模拟器的架构和机遇。

根据研讨会的建议，拟针对以下三个方面主题展开研究：量子模拟算法（QSA）、量子信息算法（QIA）和量子计算地平线（QCH）。

1. QSA：用于量子多体系统的量子计算仿真算法

QSA的重点是在原子或分子水平上模拟量子多体系统的量子算法以及化学、物理和材料科学相关的系统。鼓励研究人员提出新想法，以解决那些迄今很少受到关注的模拟挑战，例如激发态、大振幅振动运动、现实化学或物理系统的量子动力学、强相关材料中的激发、电子物质的新态以及量子统计物理学中的开放问题。

研究主题的重点可能包括（但不限于）：全新的算法方法；现有算法的重大改进；新型的量子位表示；改进系统特定的时间演化方法；状态准备；开拓结构并避免需要重新准备初始状态；在现实系统中对不同方法进行基准测试和比较；专注于化学、物理和材料问题的量子计算软件。以上研究可用于近期（嘈杂的中级量子）体系结构、成熟的纠错平台或其他类型计算机（例如，模拟器或混合平台）的设计。

2. QIA：在计算机科学、数学和统计学的应用中扩展量子计算算法集

自Shor整数分解算法发明以来，计算机科学、信息科学、数学和统计学中的几种算法已被开发并部署于量子计算机上。但是，研究人员尚未理解所有的量子计算功能。QIA研究包括量子复杂性、通信和密码学方面的工作，以扩展量子计算的应用范围。此外，还包括分析量子计算方案工作，例如量子门模型和纠错方案，以及研究后量子密码学的潜在创新方法。该主题旨在促进数学科学家、计算机科学家和其他领域科学家之间的跨学科交流与合作。尤其鼓励数学家、统计学家和理论计算机科学家参加这一重要的跨学科领域中的新合作项目。

3. QCH：探索潜在的变革性量子计算新范式

计算机运算的发展史上不乏通过算法开发来激发编译器、硬件设计和体系结构创新的成功案例。在量子计算方面，研究人员也可预期，在现存或未来的硬件上运行的算法，能继而创造硬件方面的创新。鼓励提出更多与当前量子计算模型无关的猜测性想法，并充分考虑多体量子系统的模拟所带来的问题，以及如何利用或结合量子模拟来开发新型量子或混合架构。