[論文レビュー] Quantum Algorithm Implementations for Beginners

Patrick J. Coles, Stephan Eidenbenz+30 more|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2018

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 98被引用数 144

ひとこと要約

この論文は、量子アルゴリズムの実装について初心者にもわかりやすい導入を提供し、アクセスしやすい代数を用いてコアな原則を説明するとともに、IBMの実際の量子ハードウェア上で20の量子アルゴリズムを実装・検証しています。シミュレータの結果と実際のハードウェア性能の間の重要な違いを強調し、古典的プログラマーが量子コンピューティングへ移行するための実用的なブループrintを提示しています。

ABSTRACT

As quantum computers become available to the general public, the need has arisen to train a cohort of quantum programmers, many of whom have been developing classical computer programs for most of their careers. While currently available quantum computers have less than 100 qubits, quantum computing hardware is widely expected to grow in terms of qubit count, quality, and connectivity. This review aims to explain the principles of quantum programming, which are quite different from classical programming, with straightforward algebra that makes understanding of the underlying fascinating quantum mechanical principles optional. We give an introduction to quantum computing algorithms and their implementation on real quantum hardware. We survey 20 different quantum algorithms, attempting to describe each in a succinct and self-contained fashion. We show how these algorithms can be implemented on IBM's quantum computer, and in each case, we discuss the results of the implementation with respect to differences between the simulator and the actual hardware runs. This article introduces computer scientists, physicists, and engineers to quantum algorithms and provides a blueprint for their implementations.

研究の動機と目的

• 非量子専門家向けに、古典的プログラミングと量子コンピューティングの間のギャップを埋めること。
• 深い量子力学の知識に依存せずに、アクセスしやすい代数を用いて量子プログラミングの原則を説明すること。
• 教育的および実装目的のために、20の量子アルゴリズムの自己完結的で簡潔な記述を提供すること。
• これらのアルゴリズムを実際のIBM量子ハードウェア上で実装すること。
• シミュレーション結果と実際のハードウェア実行結果を比較し、ノイズや誤り率に起因する差異を特定すること。

提案手法

• 論文は、高度な量子力学的記述を避けるために、基本的な線形代数を用いて量子状態、ゲート、回路を記述する。
• 各アルゴリズムは自己完結的な形で記述され、論理的構造と量子回路設計に焦点を当てる。
• 実装はIBMの量子コンピューティングプラットフォームにマッピングされ、その回路モデルとQiskitなどのオープンソースツールを活用する。
• 結果の比較とノイズの影響の評価のために、シミュレーションと実際のハードウェア実行を併用して実施する。
• 理想的なシミュレーションの挙動とノイズが多く誤りの生じやすいハードウェア出力の対比を通じて、結果を分析する。
• コンピュータサイエンティスト、物理学者、エンジニアのための再現可能性と実践的学習を重視するアプローチである。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、古典的プログラマーにとって理解しやすい方法で量子アルゴリズムを説明・実装できるか？
• RQ2 理想化された量子シミュレーションと実際のハードウェア実行結果との間の主な違いは何か？
• RQ3 現在のノイズが多い中規模量子（NISQ）デバイス上で効果的に実装可能な量子アルゴリズムはどれか？
• RQ4 ハードウェアのノイズやデ coherent 化は、量子アルゴリズム実装の忠実度にどのように影響するか？
• RQ5 実際の量子ハードウェア上で量子アルゴリズムを実装するための実用的ガイドラインは何か？

主な発見

• 論文は、IBMの実際の量子ハードウェア上で20の量子アルゴリズムを成功裏に実装し、初心者向けの実用的リファレンスを提供した。
• ノイズとデ coherent 化のため、シミュレートされた結果はハードウェア実行結果よりも一貫して優れており、特に深さのある回路では顕著である。
• Deutsch-Jozsa や Bernstein-Vazirani といった単純なアルゴリズムは、ハードウェア上で高い忠実度を示しており、近い将来のデバイスでの良好なパフォーマンスを示している。
• より複雑なアルゴリズムでは、ハードウェア上での誤り率が顕著に高くなるため、現在のシステムにおけるノイズの挑戦が浮き彫りになった。
• シミュレーションとハードウェアのパフォーマンスの差は、エラー低減とハードウェアに配慮したアルゴリズム設計の重要性を強調している。
• 本研究は、実際の量子プロセッサ上で量子アルゴリズムを実装・テストする再現可能なフレームワークを提供している。