[論文レビュー] Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) algorithms

Kishor Bharti, Alba Cervera-Lierta+12 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2021

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 264被引用数 181

ひとこと要約

このレビューは、NISQ時代の量子アルゴリズム、その構成要素、ハードウェアプラットフォーム、課題、ベンチマークツール、および物理学、化学、ML、最適化にわたる近似期の応用を概説する。

ABSTRACT

A universal fault-tolerant quantum computer that can solve efficiently problems such as integer factorization and unstructured database search requires millions of qubits with low error rates and long coherence times. While the experimental advancement towards realizing such devices will potentially take decades of research, noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computers already exist. These computers are composed of hundreds of noisy qubits, i.e. qubits that are not error-corrected, and therefore perform imperfect operations in a limited coherence time. In the search for quantum advantage with these devices, algorithms have been proposed for applications in various disciplines spanning physics, machine learning, quantum chemistry and combinatorial optimization. The goal of such algorithms is to leverage the limited available resources to perform classically challenging tasks. In this review, we provide a thorough summary of NISQ computational paradigms and algorithms. We discuss the key structure of these algorithms, their limitations, and advantages. We additionally provide a comprehensive overview of various benchmarking and software tools useful for programming and testing NISQ devices.

研究の動機と目的

• NISQデバイスの概念と、量子優位性の追求における役割を要約する。
• 変分量子アルゴリズム（VQA）のアーキテクチャと構成要素、および近期計算における役割を説明する。
• VQAを超える代替NISQアプローチの概観を提供する。例えば量子アニーリングとGaussian boson samplingなど。
• 物理学、化学、ML、最適化にまたがるベンチマーキング、ソフトウェアツール、および近期の応用について論ずる。

提案手法

• 目的関数/オブジェクトをハミルトニアン期待値または他の操作的に測定可能な量として定義する（例：Pauli文字列分解）。
• パラメータ化された量子回路（PQC）と問題にインスパイアされた解ANSATZとハードウェア効率的解ANSATZの区別を説明する。
• Pauli文字列測定を含む測定戦略と忠実度ベースの目的を詳述する。
• 勾配法を用いる最適化と勾配なし法を含む最適化戦略、およびリソース意識した考慮事項を概説する。
• 非VQA NISQアプローチ（量子アニーリング、Gaussian boson sampling、アナログ/デジタルアナログシミュレーション）を説明する。
• NISQデバイスの誤差緩和、回路コンパイル、ハードウェアとソフトウェアの共設計を要約する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NISQ時代の量子アルゴリズムにとって最も有効な構成要素と目的関数は何か？
• RQ2 現在のハードウェア上で変分量子アルゴリズムはどのように性能を発揮するか（ボアレ・プラトー問題やアンサッツの表現力などを含む）
• RQ3 ベンチマーキング、ソフトウェアツール、実践的戦略は、アプリケーション全体でNISQの有用性を最大化するか？
• RQ4 非VQA NISQアプローチ（アニーリング、GBS、アナログシミュレーション）の量子優位性達成の見通しと制約は何か？

主な発見

• NISQアルゴリズムは主にハイブリッド量子-古典で、パラメータ化された量子回路の変分最適化に依存している。
• ハミルトニアン（または演算子）期待値をPauli文字列に分解することで、VQAsの測定を実用的に可能にする。
• ボアレ Plateau（滞留平坦化）とアンサッツの表現力は、NISQデバイス上のVQAの学習可能性と性能に影響を与える。
• NISQデバイスとアルゴリズムのプログラミング、テスト、比較を支える、広範なベンチマーキング指標とソフトウェアツールのエコシステム。
• 非VQA NISQアプローチ（量子アニーリング、Gaussian boson sampling、アナログ/デジタル-アナログシミュレータ）は、特定のタスクにおいて実用的な量子優位性への代替ルートを提供する。