[論文レビュー] Evidence for a Limited Quantum Speedup on a Quantum Annealer

Tameem Albash, Daniel A. Lidar|arXiv (Cornell University)|May 21, 2017

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 5

ひとこと要約

この論文は、2000キュービットに達する問題に対して、D-Wave 2000Q量子アンケーリング装置上で検証可能な最適アンケーリング時間を示し、古典的アルゴリズムとの明確なベンチマークを可能にした。量子装置は、シミュレーテッドアンケーリングよりも統計的に有意なスケーリング優位性を示したが、離散時間シミュレーテッド量子アンケーリングと比較しては量子スピードアップは観測されなかった。

ABSTRACT

The observation of an unequivocal quantum speedup remains an elusive objective for quantum computing. The D-Wave quantum annealing processors have been at the forefront of experimental attempts to address this goal, given their relatively large numbers of qubits and programmability. A complete determination of the optimal time-to-solution (TTS) using these processors has not been possible to date, preventing definitive conclusions about the presence of a scaling advantage. The main technical obstacle has been the inability to verify an optimal annealing time within the available range. Here we overcome this obstacle and present a class of problem instances for which we observe an optimal annealing time using a D-Wave 2000Q processor over a range spanning up to more than $2000$ qubits. This allows us to perform an optimal TTS benchmarking analysis and perform a comparison to several classical algorithms, including simulated annealing, spin-vector Monte Carlo, and discrete-time simulated quantum annealing. We establish the first example of a scaling advantage for an experimental quantum annealer over classical simulated annealing: we find that the D-Wave device exhibits certifiably better scaling than simulated annealing, with $95\%$ confidence, over the range of problem sizes that we can test. However, we do not find evidence for a quantum speedup: simulated quantum annealing exhibits the best scaling by a significant margin. Our construction of instance classes with verifiably optimal annealing times opens up the possibility of generating many new such classes, paving the way for further definitive assessments of scaling advantages using current and future quantum annealing devices.

研究の動機と目的

• 量子アンケーリング実験における最適アンケーリング時間の検証という技術的障壁を克服すること。
• 現在の量子アンケーリングハードウェアにおいて信頼性の高い時間当たりの解決時間（TTS）ベンチマークを可能にすること。
• 量子アンケーリングが、シミュレーテッドアンケーリングのような古典的アルゴリズムと比較してスケーリング優位性を示すかどうかを評価すること。
• 将来のベンチマークのため、最適アンケーリング時間が検証可能な問題インスタンスクラスを構築すること。
• D-Wave 2000Qプロセッサからの実験データを用いて、実際の量子スピードアップが存在するかどうかを特定すること。

提案手法

• 最適アンケーリング時間が解析的に決定可能で、実験的に検証可能な問題インスタンスのクラスを設計すること。
• D-Wave 2000Qプロセッサを用いて、最大2000キュービットまで、さまざまなアンケーリング時間における時間当たりの解決時間（TTS）を測定すること。
• 複数の古典的アルゴリズム（シミュレーテッドアンケーリング、スピンベクトルモンテカルロ、離散時間シミュレーテッド量子アンケーリング）に対してTTSベンチマークを実施すること。
• D-Waveデバイスと古典的アルゴリズムの間のスケーリング行動の比較に統計的分析を適用すること。
• テスト範囲内でTTSの最小値を観測することで、最適アンケーリング時間の存在を検証すること。
• 信頼区間を用いて、観測されたスケーリング差の統計的有意性を確立すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模な問題サイズにおいて、量子アンケーリング装置上で最適アンケーリング時間が実験的に検証可能か？
• RQ2 D-Wave 20000Qは、古典的シミュレーテッドアンケーリングに対して統計的に有意なスケーリング優位性を示すか？
• RQ3 離散時間シミュレーテッド量子アンケーリングと比較して、量子スピードアップの証拠があるか？
• RQ4 最適アンケーリング時間が検証可能な問題インスタンスクラスを体系的に構築可能か？
• RQ5 問題サイズが増加するに従い、量子アンケーリングと古典的アルゴリズムの相対的スケーリング性能はいかなるものか？

主な発見

• D-Wave 2000Qプロセッサは、テストされた問題サイズ全域で、古典的シミュレーテッドアンケーリングよりも統計的に有意なスケーリング優位性を示し、95％の信頼水準を満たしている。
• 2000キュービットまでの問題インスタンスについて、最適アンケーリング時間が実験的に検証された。これは、量子アンケーリングベンチマーク分野における主要な技術的障壁を克服した。
• 量子アンケーリングのスケーリング性能は、離散時間シミュレーテッド量子アンケーリングに劣っており、量子スピードアップは観測されなかった。
• 最適アンケーリング時間が検証可能な問題クラスの構築により、将来の量子優位性の明確な評価が可能になった。
• シミュレーテッドアンケーリングとのスケーリング優位性は、テスト範囲内で検証可能で、強固である。これにより、新たなベンチマークフレームワークが提供された。