[論文レビュー] Reducing runtime and error in VQE using deeper and noisier quantum circuits

Amara Katabarwa, Alex Kunitsa+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 20, 2021

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 9

ひとこと要約

この論文は、より深い、ノイズの多い量子回路を用いることで期待値推定の精度を向上させることで、Variational Quantum Eigensolver (VQE) の実行時間と誤差を低減する、ロバストアンプリチュード推定（RAE）を導入する。驚くべきことに、回路の深さとノイズが高まっているにもかかわらず、RAEは標準的な準備・測定手法よりも高い精度と低い平均二乗誤差を達成しており、NISQデバイスにおける収束を加速する。

ABSTRACT

The rapid development of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices has raised the question of whether or not these devices will find commercial use. Unfortunately, a major shortcoming of many proposed NISQ-amenable algorithms, such as the variational quantum eigensolver (VQE), is coming into view: the algorithms require too many independent quantum measurements to solve practical problems in a reasonable amount of time. This motivates the central question of our work: how might we speed up such algorithms in spite of the impact of error on NISQ computations? We demonstrate on quantum hardware that the estimation of expectation values, a core subroutine of many quantum algorithms including VQE, can be improved in terms of precision and accuracy by using a technique we call Robust Amplitude Estimation. Consequently, this method reduces the runtime to achieve the same mean-squared error compared to the standard prepare-and-measure estimation method. The surprising result is that by using deeper, and therefore more error-prone, quantum circuits, we realize more accurate quantum computations in less time. As the quality of quantum devices improves, this method will provide a proportional reduction in estimation runtime. This technique may be used to speed up quantum computations into the regime of early fault-tolerant quantum computation and aid in the realization of quantum advantage.

研究の動機と目的

• NISQ時代の量子アルゴリズム（例：VQE）における高い測定オーバーヘッドが実行時間に制限を及える問題に対処すること。
• 回路の深さとノイズを増加させることで推定精度を向上させることができるかどうかを調査すること。
• 期待値推定における所定の精度を達成するために必要な量子測定回数を削減する手法を開発すること。
• ノイズがある中でも収束を高速化できるようにし、早期のフォールトトレラント量子優位性への道筋を築くこと。
• 改善された推定技術が、ノイズのある、より深い回路でも標準的手法を上回ることを示すこと。

提案手法

• 著者らは、深さが異なる一連の量子回路を構造的に使用することでアンプリチュード推定を向上させる、ロバストアンプリチュード推定（RAE）を導入する。
• RAEは量子位相推定の原則を活用しているが、推定プロセス中にエラー低減戦略を組み込むことで、ノイズ下でも頑健に動作するように変更されている。
• 標準的な準備・測定プロトコルよりも効率的にアンプリチュード情報を抽出するために、制御された深さの量子回路の集合を用いる。
• ノイズへの感受性を低くし、収束速度を向上させるために、アンプリチュード推定フレームワークにおける逆転ステップを変更している。
• 現在のNISQハードウェアと互換性があり、標準的なVQEワークフローに追加のキュービットや回路変更を加えることなく利用可能である。
• RAEは実際の量子ハードウェア上で実験的に検証され、現実的なノイズ条件下での性能向上が示された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 より深くノイズの多い量子回路を用いることで、VQEにおける期待値推定の精度と速度を向上させることができるか？
• RQ2 ロバストアンプリチュード推定は、平均二乗誤差と実行時間の観点で、標準的な準備・測定手法を上回るか？
• RQ3 回路の深さが増加することで、所定の精度を達成するために必要な測定回数はどの程度削減されるか？
• RQ4 RAEは現実的なNISQレベルのノイズとデ coherent 状態の劣化に対しても性能を維持できるか？
• RQ5 この手法は、量子デバイスの忠実度の向上とともにスケーリング可能であり、早期のフォールトトレラント量子優位性を実現できるか？

主な発見

• ロバストアンプリチュード推定は、期待値推定における所定の平均二乗誤差に到達するのに必要な実行時間を、標準的な準備・測定手法よりも短くした。
• 回路の深さとノイズが高まっているにもかかわらず、RAEはアンプリチュード推定においてより高い精度を達成しており、適切に管理されていればノイズが制限要因にならないことを示している。
• この手法は実際の量子ハードウェア上で実験的に検証され、現実的なノイズ条件下での推定精度の向上が明確に示された。
• RAEの性能向上は、量子デバイスの忠実度の向上に比例して拡大するため、ハードウェアの進化に伴い長期的 relevance を有する。
• RAEはVQEにおける収束を高速化でき、近い将来のデバイスにおける実用的量子優位性への道筋を示唆している。
• 結果から、アルゴリズムがノイズに頑健に設計されていれば、より深い回路が推定タスクにおいて有益であることが明らかになった。