[논문 리뷰] Near-Term Quantum Computing Techniques: Variational Quantum Algorithms, Error Mitigation, Circuit Compilation, Benchmarking and Classical Simulation

He-Liang Huang, Xiaoyue Xu외 6명|arXiv (Cornell University)|2022. 11. 16.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 노이즈가 있는 중간 규모 양자 장치(NISQ)에서 실용적인 양자 우월성을 달성하기 위해, 변량 양자 알고리즘(VQA), 오차 보정, 회로 컴파일링, 벤치마킹, 고전적 시뮬레이션 등의 근접한 양자 계산 기법에 대한 종합적인 리뷰를 제공한다. 노이즈와 하드웨어 제약에도 불구하고, 현재의 기술 발전을 통합하고 실용적인 양자 우월성을 달성하기 위한 전략을 제시한다.

ABSTRACT

Quantum computing is a game-changing technology for global academia, research centers and industries including computational science, mathematics, finance, pharmaceutical, materials science, chemistry and cryptography. Although it has seen a major boost in the last decade, we are still a long way from reaching the maturity of a full-fledged quantum computer. That said, we will be in the Noisy-Intermediate Scale Quantum (NISQ) era for a long time, working on dozens or even thousands of qubits quantum computing systems. An outstanding challenge, then, is to come up with an application that can reliably carry out a nontrivial task of interest on the near-term quantum devices with non-negligible quantum noise. To address this challenge, several near-term quantum computing techniques, including variational quantum algorithms, error mitigation, quantum circuit compilation and benchmarking protocols, have been proposed to characterize and mitigate errors, and to implement algorithms with a certain resistance to noise, so as to enhance the capabilities of near-term quantum devices and explore the boundaries of their ability to realize useful applications. Besides, the development of near-term quantum devices is inseparable from the efficient classical simulation, which plays a vital role in quantum algorithm design and verification, error-tolerant verification and other applications. This review will provide a thorough introduction of these near-term quantum computing techniques, report on their progress, and finally discuss the future prospect of these techniques, which we hope will motivate researchers to undertake additional studies in this field.

연구 동기 및 목표

• 근접한 양자 계산 기법의 최신 기술 동향을 종합하고 업데이트하기 위해.
• 노이즈가 많고 중간 규모의 양자 하드웨어에서 신뢰할 수 있고 비트리스스러운 양자 계산을 달성하기 위한 핵심 과제를 특정하고 분석하기 위해.
• 실용적인 양자 응용을 발전시키는 데 기여하는 양자 알고리즘, 오차 보정, 컴파일링, 벤치마킹, 고전적 시뮬레이션 간의 상호작용을 평가하기 위해.
• 응용 중심의 양자 우월성을 위한 '킬러 앱'과 자원 요구 사항을 규명하여 향후 연구를 이끌기 위해.
• 확장 가능하고 고장 내성 있는 양자 계산 경로를 가능하게 하기 위해 양자 하드웨어와 소프트웨어 기법 간의 협업을 촉진하기 위해.

제안 방법

• 변량 양자 알고리즘(VQA), 양자 오차 보정(QEM), 양자 회로 컴파일링(QCC), 벤치마킹 프로토콜, 고전적 시뮬레이션의 다섯 가지 핵심 기법을 체계적으로 검토한다.
• 문제 해결을 위해 매개변수화된 양자 회로를 최적화하는 하이브리드 양자-고전 알고리즘으로서 VQA를 분석한다. 이는 양자 화학 및 머신러닝 문제 해결에 응용된다.
• 완전한 양자 오차 수정 없이도 노이즈 영향을 줄이는 QEM 기법을 검토하여, 노이즈 있는 회로에서 더 정확한 결과를 도출할 수 있도록 한다.
• 기본 게이트 집합과 큐비트 연결성 등을 고려해 추상 양자 회로를 하드웨어 특정 구현으로 매핑하는 QCC 방법을 서술한다.
• 양자 하드웨어 성능과 문제 해결 능력을 평가하기 위한 벤치마킹 프로토콜을 검토한다. 랜덤라이즈드 벤치마킹과 교차 엔트로피 벤치마킹을 포함한다.
• 특히 텐서 네트워크 방법, 예를 들어 행렬 곱 상태(MPS)를 사용한 고전적 시뮬레이션은 알고리즘 설계, 검증, 오차 내성 테스트의 기초 도구로 기능하며, 중요하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NISQ 장치에서 실용적인 양자 우월성을 달성하기 위해 가장 유망한 근접한 양자 계산 기법은 무엇인가?
• RQ2 현재의 양자 프로세서에서 노이즈와 하드웨어 제약에 강건한 변량 양자 알고리즘은 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ3 완전한 고장 내성 없이도 오차 보정 기법이 결과의 정밀도를 어느 정도 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 회로 컴파일링과 벤치마킹 프로토콜은 근접한 양자 응용의 신뢰성과 성능에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 고전적 시뮬레이션은 실제 하드웨어에서 실행하기 전에 양자 알고리즘을 검증하고 최적화하는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 변량 양자 알고리즘(VQA)은 하이브리드 양자-고전 아키텍처와 노이즈에 대한 내성 덕분에 NISQ 장치에서 응용 중심의 양자 우월성 달성 후보로 부상했다.
• 양자 오차 보정 기법은 완전한 고장 내성 오차 수정이 구현되기 이전에 정확한 결과를 도출할 수 있도록 실용적인 길을 열어준다.
• 양자 회로 컴파일링은 특정 하드웨어 플랫폼의 제약 조건에 고수준의 양자 회로를 매핑하는 데 필수적이며, 게이트 효율성을 향상시키고 오류율을 낮춘다.
• 랜덤라이즈드 벤치마킹과 교차 엔트로피 벤치마킹을 포함한 벤치마킹 프로토콜은 양자 하드웨어 성능 평가와 향상 방향 도출에 핵심적이다.
• 고전적 시뮬레이션, 특히 행렬 곱 상태(MPS) 방법을 사용한 시뮬레이션은 알고리즘 개발과 검증에 중요한 역할을 하며, 복잡한 회로에서 증가하는 결합 차원으로 인해 확장성에 한계가 있다.
• 기저가 되는 미분 가능한 MPS 시뮬레이터를 자동 미분 프레임워크에 통합함으로써, 매개변수화된 양자 회로의 기울기 계산이 가능해져 VQA에서 고급 최적화를 지원한다.