量子模拟是利用量子系统（如量子计算机中的量子比特）来建模和分析其他量子系统的计算方法。经典计算机难以模拟量子力学，因为系统大小每增加一点，变量数量就会呈指数级增长。例如，模拟一个仅有 50 个电子的分子，就需要跟踪 2^50 种可能的状态——这个数字即使对于最强大的超级计算机来说也过于庞大。量子模拟通过利用叠加和纠缠等量子特性来直接表示和操作量子状态，从而避免了这一瓶颈。这使得它们特别适用于研究量子现象，如化学反应或材料性质，在这些领域，经典近似方法往往力有不逮。
量子模拟的主要价值在于它们能够解决经典方法难以处理的问题。一个关键应用领域是化学和材料科学。例如，模拟氮合酶（一种帮助植物将氮转化为氨的催化剂）的行为，可以研发出更高效的肥料，从而降低农业能耗。同样，药物研发依赖于对分子相互作用的理解，而量子模拟比经典算法（如密度泛函理论 (DFT)）能够更准确地建模这些相互作用。另一个例子是高温超导性：经典模型难以解释为何某些材料在较高温度下仍能无电阻导电，但量子模拟可以揭示其潜在的量子机制，为更好的能源技术铺平道路。
虽然仍处于早期阶段，量子模拟已经在实践中得到测试。IBM 和 Google 等公司已经使用其量子处理器展示了咖啡因或氢链等分子的小规模模拟。混合方法，即量子计算机和经典计算机协同工作（例如，变分量子本征求解器算法），正在帮助研究人员优化模拟，尽管当前硬件存在噪声和量子比特数量有限等局限性。Qiskit 和 Cirq 等开源框架为开发者提供了实验这些算法的工具。尽管挑战依然存在——例如改进纠错和扩展量子比特系统——量子模拟为解决化学、密码学和优化等领域中经典方法无法有效解决的实际问题提供了清晰的途径。