[논문 리뷰] A Domain-agnostic, Noise-resistant, Hardware-efficient Evolutionary Variational Quantum Eigensolver

Arthur G. Rattew, Shaohan Hu외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 21.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 36인용 수 45

한 줄 요약

EVQE는 진화 프로그래밍을 사용하여 도메인에 구애받지 않고 하드웨어를 의식하며 고정된 VQE 형태보다 노이즈에 더 강한 양자 회로 변분 형태를 자동으로 생성 및 최적화합니다. 더 얕은 회로와 더 적은 CX 게이트를 달성하고 실제 양자 하드웨어에서 우수한 성능을 보입니다.

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.

연구 동기 및 목표

• 고정 변분 형태의 한계를 VQE에서 회로 구조의 자동 생성 및 최적화를 가능하게 하여 해결한다.
• 화학, 최적화, 금융, AI에 적용 가능한 도메인-독립 변분 알고리즘을 개발한다.
• 하드웨어 연결성 및 노이즈 프로파일에 맞춘 얕은 회로를 진화시켜 하드웨어 효율성 및 노이즈 저항성을 개선한다.
• 분자 문제 및 벤치마크 문제에서 전통적 VQE/UCCSD 대비 경험적 이점을 실험적으로 시연하고 실제 양자 하드웨어를 포함한다.

제안 방법

• 각 게인이 {I, U3, CU3} 세트에서 도출된 회로 레이어를 암호화하는 게놈으로 양자 회로를 표현한다.
• 상성 없는 돌연변이(토폴로지, 매개변수, 제거 돌연변이)를 통해 회로 형태를 진화시켜 점진적으로 레이어를 늘리거나 가지를 잘라낸다.
• 새로운 게이트에 대한 항등 초기화를 사용하여 추가된 게이트가 현재 에너지 평가를 변경하지 않도록 하여 원활한 개선을 가능하게 한다.
• 공유된 유전자를 이용한 거리 메트릭으로 정의된 분화 기반의 유전적 조상 트리(speciation)를 적용하여 다양한 니치 해법을 유지하고 노이즈 교란에 대한 보호를 강화한다.
• 적합도를 에너지 기대값에 회로 깊이 및 2-쿼비트 게이트에 대한 작은 패널티를 더한 f_i = <ψ_i|H|ψ_i> + α|g_i| + β·CU3(g_i)로 평가하여 얕고 하드웨어 효율적인 회로를 촉진한다.
• 집단 수준의 탐색은 적합도 공유 및 분화를 사용하여 공유 게이트로 정의된 거리 메트릭으로 여러 최적해를 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도메인 독립적 진화 프로세스가 도메인 특화 VQE 변형과 경쟁할 만큼 효율적인 변분 회로 형태를 생성할 수 있는가?
• RQ2 EVQE로 생성된 회로가 시뮬레이션 및 실제 양자 하드웨어에서 노이즈에 대한 저항성과 회로 깊이/게이트 수를 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 상성 없는, 분화 가능 진화 접근 방식이 변분 양자 최적화의 바렌 플래토를 완화하는가?
• RQ4 EVQE로 생성된 회로가 UCCSD 기반 VQE에 비해 적은 CX 게이트와 감소된 깊이로 분자 해밀토니언에 대한 화학 정확도를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• EVQE는 LiH 및 BeH2 벤치마크에서 VQE/UCCSD보다 훨씬 얕은 회로를 생성하고 CX 게이트 수를 줄이며(BeH2의 경우 최대 18.6× 얕아짐 및 최대 12× CX 게이트 감소).
• LiH에서 EVQE 회로는 바이트 평균 5.0–15.2× 더 얕고 VQE/UCCSD보다 지상상태 에너지 추정에 대해 3.5–5.0× 더 적은 CX 게이트를 사용한다.
• EVQE는 노이즈 시뮬레이션에서 시험된 모든 안사츠 구성에서 VQE보다 최소 3.6× 더 적은 오차를 달성하는 등 상당한 노이즈 저항성을 보인다.
• EVQE가 실제 5-큐빗 IBMQ 양자 프로세서에서 지상상 에너지 추정을 성공적으로 달성하여 하드웨어 가능성을 시연한다.
• Max-Cut 및 차량 배달 문제에서 EVQE는 VQE보다 효율적이고 더 일관된 결과를 생성한다.
• 상태 벡터 시뮬레이션에서 LiH 및 BeH2 케이스 모두 화학 정확도에 도달하며 EVQE가 거리 및 구성에 따라 경쟁력 있거나 더 우수한 성능을 보인다.