[논문 리뷰] Identifying challenges towards practical quantum advantage through resource estimation: the measurement roadblock in the variational quantum eigensolver

Jérôme F. Gonthier, Maxwell D. Radin외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 07.

Quantum Information and Cryptography참고 문헌 55인용 수 24

한 줄 요약

이 논문은 계산 화학 분야에서 실용적인 양자 우월성을 달성하기 위한 장벽으로서 변량 양자 고유값 구현(Variational Quantum Eigensolver, VQE)의 측정 오버헤드를 지적한다. 광범위한 자원 추정을 통해, 냉동 자연 오비탈(Frozen Natural Orbitals)과 해밀토니안의 저랭크 분해와 같은 고도의 최적화 기법을 적용하더라도, 소규모 유기 분자의 연소 에너지 계산에 대해 정확도를 확보하기 위해 여전히 금지적인 수준의 측정 횟수가 필요하다는 것을 보여주며, 이는 근접한 양자 우월성을 달성하기 위해 보다 혁신적인 공명 기반 방법, 예를 들어 베이지안 진폭 추정과 같은 새로운 기법이 필요하다는 것을 시사한다.

ABSTRACT

Recent advances in Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices have brought much attention to the potential of the Variational Quantum Eigensolver (VQE) and related techniques to provide practical quantum advantage in computational chemistry. However, it is not yet clear whether such algorithms, even in the absence of device error, could achieve quantum advantage for systems of practical interest and how large such an advantage might be. To address these questions, we have performed an exhaustive set of benchmarks to estimate number of qubits and number of measurements required to compute the combustion energies of small organic molecules to within chemical accuracy using VQE as well as state-of-the-art classical algorithms. We consider several key modifications to VQE, including the use of Frozen Natural Orbitals, various Hamiltonian decomposition techniques, and the application of fermionic marginal constraints. Our results indicate that although Frozen Natural Orbitals and low-rank factorizations of the Hamiltonian significantly reduce the qubit and measurement requirements, these techniques are not sufficient to achieve practical quantum computational advantage in the calculation of organic molecule combustion energies. This suggests that new approaches to estimation leveraging quantum coherence, such as Bayesian amplitude estimation [arXiv:2006.09350, arXiv:2006.09349], may be required in order to achieve practical quantum advantage with near-term devices. Our work also highlights the crucial role that resource and performance assessments of quantum algorithms play in identifying quantum advantage and guiding quantum algorithm design.

연구 동기 및 목표

• 소규모 유기 분자의 연소 에너지를 계산하는 데서 VQE가 실용적인 양자 우월성을 달성할 수 있는지 평가하기 위해.
• 근접한 양자 장치에서 주요 자원 제약 조건—특히 측정 횟수—를 특정하기 위해.
• 냉동 자연 오비탈, 해밀토니안 분해, 페르미온의 국소적 제약 조건과 같은 핵심 VQE 최적화 기법이 자원 요구량에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 기존 VQE 변종이 실용적인 자원 제약 조건 내에서 화학 정밀도를 확보할 수 있는지 판단하기 위해.
• 측정 제약 조건을 극복하기 위해 공명 기반 추정 기법이 필요하다는 점을 강조함으로써 향후 알고리즘 설계를 이끌기 위해.

제안 방법

• 냉동 자연 오비탈, 저랭크 해밀토니안 분해, 페르미온의 국소적 제약 조건을 포함한 다양한 최적화 기법을 적용한 VQE의 광범위한 벤치마킹을 수행하였다.
• 소규모 유기 분자의 연소 에너지 계산에서 화학 정밀도(1 kcal/mol)를 확보하기 위해 필요한 큐비트 수와 측정 횟수를 추정하였다.
• 상대적 계산 우월성을 평가하기 위해 최첨단 고전 알고리즘과의 VQE 성능을 비교하였다.
• 실제 노이즈 없는 조건에서 전체 회로 실행 횟수(측정 횟수)가 필요한 양을 모델링하기 위해 자원 추정 기법을 사용하였다.
• 분자의 크기에 따라 큐비트와 측정 횟수의 스케일링 특성을 분석함으로써 VQE 변종의 확장성을 평가하였다.
• 공명을 강화한 추정 기법, 예를 들어 베이지안 진폭 추정과 같은 방법의 잠재적 활용 가능성을 탐색하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 최적화 기법을 적용하더라도 VQE는 소규모 유기 분자의 연소 에너지를 계산하는 데서 실용적인 양자 우월성을 달성할 수 있는가?
• RQ2 이러한 화학 문제에 있어서 VQE에서 주된 자원 제약 조건은 큐비트 수인지 측정 횟수인지?
• RQ3 냉동 자연 오비탈과 저랭크 해밀토니안 분해 기법이 VQE의 측정 오버헤드를 어느 정도 줄이는가?
• RQ4 현재의 VQE 변종은 실용적인 관심을 가진 분자들에 대해 타당한 자원 제약 조건 내에서 화학 정밀도를 확보할 수 있는가?
• RQ5 측정 장벽을 극복하기 위해 양자 공명을 활용한 새로운 추정 전략은 어떤 것이 필요한가?

주요 결과

• 냉동 자연 오비탈과 저랭크 해밀토니안 분해를 적용함에도 불구하고, VQE는 화학 정밀도로 연소 에너지를 계산하기 위해 여전히 실현 불가능할 정도로 큰 측정 횟수를 요구한다.
• 큐비트 요구량이 현저히 줄어든 상태에서도 측정 횟수가 여전히 주요 제약 조건으로 남아 있다.
• 과도한 측정 오버헤드로 인해 현재의 VQE 변종은 소규모 유기 분자에 대해 실용적인 양자 우월성을 달성하지 못한다.
• 결과적으로, 측정 요구량을 줄이고 근접한 양자 우월성을 가능하게 하기 위해 공명 기반 추정 기법, 예를 들어 베이지안 진폭 추정과 같은 기법이 필요하다는 것이 시사된다.
• 자원 및 성능 평가가 알고리즘적 제약 조건을 식별하고 더 효율적인 양자 알고리즘 개발을 이끌기 위해 필수적이다.