[논문 리뷰] Noise reduction using past causal cones in variational quantum algorithms

Omar Shehab, Isaac H. Kim외 6명|arXiv (Cornell University)|2019. 06. 02.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 41인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 각 관측량의 과거 인과 영역(PCC)을 이용해 단순화된 앤사츠 회로를 구성함으로써 변동성 양자 알고리즘에서 노이즈를 감소시키는 기법을 제안한다. 이는 회로 깊이와 큐비트 수를 줄이며, 디우터론 결합 에너지 계산에서 약 27%의 정확도 향상과 드래곤 그래프 T3,2에서의 MAXCUT 문제에서 약 40%의 정확도 향상을 이룬다. 또한 측정 횟수를 최대 78%까지 줄여, 고립된 이온 하드웨어에서 향상된 성능을 입증한다.

ABSTRACT

We introduce an approach to improve the accuracy and reduce the sample complexity of near term quantum-classical algorithms. We construct a simpler initial parameterized quantum state, or ansatz, based on the past causal cone of each observable, generally yielding fewer qubits and gates. We implement this protocol on a trapped ion quantum computer and demonstrate improvement in accuracy and time-to-solution at an arbitrary point in the variational search space. We report a $\sim 27\%$ improvement in the accuracy of the calculation of the deuteron binding energy and $\sim 40\%$ improvement in the accuracy of the quantum approximate optimization of the MAXCUT problem applied to the dragon graph $T_{3,2}$. When the time-to-solution is prioritized over accuracy, the former requires $\sim 71\%$ fewer measurements and the latter requires $\sim 78\%$ fewer measurements.

연구 동기 및 목표

• . 이 논문은 VQE와 QAOA와 같은 근접된 양자 알고리즘에서 노이즈를 줄이고 정확도를 향상시키는 것을 목표로 한다.
• . 변동성 양자 알고리즘에서 높은 회로 복잡도와 큰 측정 오버헤드 문제를 다룬다.
• . 솔루션의 정밀도를 유지하거나 향상시키면서도 회로 깊이와 매개변수 공간을 최소화하는 것이 목적이다.
• . 앤사츠 최적화를 통해 NISQ 장치에서 시간-해결 속도와 샘플 효율성을 향상시키는 데 목표를 둔다.

제안 방법

• . 이 방법은 해밀토니안 내 각 관측량 항의 과거 인과 영역(PCC)을 이용해 단순화된 앤사츠를 구성한다.
• . PCC는 주어진 관측량의 기대값에 영향을 줄 수 있는 모든 게이트를 식별하여 회로의 정리(프루닝)를 가능하게 한다.
• . 전체 앤사츠를 각 관측량 항에 맞게 최적화된 더 작은 국소적 회로 집합으로 대체한다.
• . 양자 회로의 인과적 구조를 활용해 영향을 주지 않는 게이트와 큐비트를 제거한다.
• . 이 방법은 고립된 이온 하드웨어를 사용해 VQE(디우터론 결합 에너지)와 QAOA(MAXCUT on T3,2)에 모두 적용된다.
• . 최적화된 물리적 게이트 분해를 통해 표준 게이트를 고립된 이온의 네이티브 동작으로 변환하여 게이트 수와 오류를 최소화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 . 과거 인과 영역를 사용해 변동성 양자 알고리즘에서 정확도를 향상시키는 단순화된 앤사츠를 구성할 수 있는가?
• RQ2 . 단순화된 앤사츠 접근법이 VQE와 QAOA에서 요구되는 측정 횟수를 줄일 수 있는가?
• RQ3 . 시간-해결 속도와 에너지 기대값 정확도 측면에서 PCC 기반 앤사츠는 원래 앤사츠와 비교해 어떻게 성능을 내는가?
• RQ4 . 이 방법은 NISQ 장치에서 노이즈를 얼마나 효과적으로 완화하고 정밀도를 향상시키는가?
• RQ5 . PCC 기반 접근법은 다양한 양자 알고리즘과 하드웨어 플랫폼으로 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• . PCC 기반 단순화된 앤사츠는 원래 VQE 대비 디우터론 결합 에너지 계산의 정확도를 약 27% 향상시켰다.
• . 드래곤 그래프 T3,2에서의 MAXCUT 문제에 대해, 이 방법은 원래 QAOA 대비 약 40%의 정확도 향상을 달성했다.
• . 시간-해결 속도를 우선시할 경우, 단순화된 앤사츠는 디우터론 문제에 대해 약 71% 적은 측정 횟수를 요구했고, MAXCUT 문제에 대해서는 약 78% 적은 측정 횟수를 요구했다.
• . 최적화된 물리적 회로는 게이트 수를 줄이고 게이트 정밀도를 향상시켜 알고리즘 성능 향상에 기여했다.
• . 이 방법은 VQE와 QAOA 양쪽 모두에서 일관된 성능 향상을 보이며, 변동성 양자 알고리즘에 광범위하게 적용 가능함을 시사한다.
• . 고립된 이온 양자 컴퓨터에서의 실험 결과는 PCC 기반 앤사츠의 이론적 이점을 실제 NISQ 하드웨어에서 입증했다.