[論文レビュー] A Domain-agnostic, Noise-resistant, Hardware-efficient Evolutionary Variational Quantum Eigensolver

Arthur G. Rattew, Shaohan Hu+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2019

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 36被引用数 45

ひとこと要約

EVQE は進化的プログラミングを用いて、ドメインに依存しない、ノイズ耐性が高く、ハードウェア認識を備え、固定VQE形式よりも浅い回路を実現する変分形を自動生成・最適化し、CXゲートを削減し、実機量子ハードウェアで良好な性能を示します。

ABSTRACT

Variational quantum algorithms have shown promise in numerous fields due to their versatility in solving problems of scientific and commercial interest. However, leading algorithms for Hamiltonian simulation, such as the Variational Quantum Eigensolver (VQE), use fixed preconstructed ansatzes, limiting their general applicability and accuracy. Thus, variational forms---the quantum circuits that implement ansatzes ---are either crafted heuristically or by encoding domain-specific knowledge. In this paper, we present an Evolutionary Variational Quantum Eigensolver (EVQE), a novel variational algorithm that uses evolutionary programming techniques to minimize the expectation value of a given Hamiltonian by dynamically generating and optimizing an ansatz. The algorithm is equally applicable to optimization problems in all domains, obtaining accurate energy evaluations with hardware-efficient ansatzes. In molecular simulations, the variational forms generated by EVQE are up to $18.6 imes$ shallower and use up to $12 imes$ fewer CX gates than those obtained by VQE with a unitary coupled cluster ansatz. EVQE demonstrates significant noise-resistance properties, obtaining results in noisy simulation with at least $3.6 imes$ less error than VQE using any tested ansatz configuration. We successfully evaluated EVQE on a real 5-qubit IBMQ quantum computer. The experimental results, which we obtained both via simulation and on real quantum hardware, demonstrate the effectiveness of EVQE for general-purpose optimization on the quantum computers of the present and near future.

研究の動機と目的

• 固定変分形の VQE における制約を克服し、回路構造を自動生成・最適化できるようにする。
• 化学、最適化、金融、AI に適用可能なドメイン非依存の変分アルゴリズムを開発する。
• ハードウェアの接続性とノイズ特性に合わせて浅い回路を進化させ、ハードウェア効率とノイズ耐性を向上させる。
• 実験的に伝統的な VQE/UCCSD に対する分子問題・ベンチマーク問題、実機量子ハードウェアを含む優位性を示す。

提案手法

• 各遺伝子が回路層を符号化し、ゲートは {I, U3, CU3} の集合から選択される遺伝子型として量子回路を表現する。
• 無性的変異（トポロジー変異、パラメータ変異、削除変異）により、層を段階的に成長させたり剪定したりして回路形を進化させる。
• 新しいゲートに対して恒等初期化を適用し、追加ゲートが現在のエネルギー評価を変更しないようにして、滑らかな改善を可能にする。
• 遺伝的祖先系統による種分化に基づくスペシエーションを適用し、多様でニッチな解を維持し、ノイズの干渉を保護する。
• 適応度をエネルギー期待値に加え、回路深さと二量子ビットゲートに対する小さな罰則を加えることで、浅く、ハードウェア効率の高い回路を促進する（f_i = <ψ_i|H|ψ_i> + α|g_i| + β·CU3(g_i)）。
• 集団レベルの探索は適応度共有と、共有遺伝子で定義される距離指標によるスペシエーションを用い、複数の最適解を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ドメイン非依存の進化プロセスは、ドメイン特化の VQE 変種と競合する効率的な変分回路形を生成できるか。
• RQ2 EVQE 生成回路は、シミュレーションおよび実機の量子ハードウェアでノイズ耐性と深さ/ゲート数の向上を示すか。
• RQ3 無性的かつスペシエーション対応の進化的アプローチは、変分量子最適化における barren-plateau の問題をどの程度緩和できるか。
• RQ4 EVQE 生成回路は、UCCSD ベースの VQE と比較して、より少ない CX ゲートと浅い深さで分子ハミルトニアンに対する化学精度を達成できるか。

主な発見

• EVQE は LiH および BeH2 のベンチマークにおいて VQE/UCCSD より有意に浅い回路と少ない CX ゲートを使用し、BeH2 では最大で 18.6×浅く、最大で 12×少ない CX ゲートを達成。
• LiH では EVQE 回路は VQE/UCCSD より 5.0–15.2×浅く、基底状態エネルギー推定において 3.5–5.0×少ない CX ゲートを使用。
• EVQE はノイズの多いシミュレーションで、テスト済みのアンサッツ構成に対し VQE より少なくとも 3.6×の誤差低減を示す、顕著なノイズ耐性を示す。
• EVQE は実機の 5量子ビット IBMQ プロセッサ上で基底状態エネルギー推定に成功し、ハードウェアの実現性を実証。
• Max-Cut およびVehicle Routing 問題では、EVQE が VQE より効率的で一貫した結果を生み出す。
• 状態ベクトルシミュレーションでは、LiH および BeH2 の両方のケースで化学精度に到達し、距離と構成に対して EVQE が競合的またはそれ以上の性能を示す。