[논문 리뷰] Quantum Algorithm Implementations for Beginners

Patrick J. Coles, Stephan Eidenbenz외 30명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 10.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 98인용 수 144

한 줄 요약

이 논문은 초보자에게 친화적인 양자 알고리즘 구현 방법을 소개하며, 접근성 있는 대수학을 통해 核심 원리를 설명하고, IBM의 실제 양자 하드웨어에서 20개의 양자 알고리즘을 구현한다. 시뮬레이션 결과와 실제 하드웨어 성능 간의 핵심적인 차이점을 부각시키며, 고전적 프로그래머가 양자 컴퓨팅으로 전환하는 데 실용적인 블루프린트를 제공한다.

ABSTRACT

As quantum computers become available to the general public, the need has arisen to train a cohort of quantum programmers, many of whom have been developing classical computer programs for most of their careers. While currently available quantum computers have less than 100 qubits, quantum computing hardware is widely expected to grow in terms of qubit count, quality, and connectivity. This review aims to explain the principles of quantum programming, which are quite different from classical programming, with straightforward algebra that makes understanding of the underlying fascinating quantum mechanical principles optional. We give an introduction to quantum computing algorithms and their implementation on real quantum hardware. We survey 20 different quantum algorithms, attempting to describe each in a succinct and self-contained fashion. We show how these algorithms can be implemented on IBM's quantum computer, and in each case, we discuss the results of the implementation with respect to differences between the simulator and the actual hardware runs. This article introduces computer scientists, physicists, and engineers to quantum algorithms and provides a blueprint for their implementations.

연구 동기 및 목표

• 비양자 전문가를 위한 고전적 프로그래밍과 양자 컴퓨팅 사이의 격차를 메우기 위해.
• 깊은 양자역학 지식에 의존하지 않고 접근성 있는 대수학을 사용해 양자 프로그래밍 원리를 설명하기 위해.
• 교육적 및 구현 목적을 위해 20개의 양자 알고리즘에 대해 자가 포함된 간결한 기술을 제공하기 위해.
• 이러한 알고리즘들을 실제 IBM 양자 하드웨어에서 실용적으로 구현하기 위해.
• 시뮬레이션 결과와 실제 하드웨어 실행 결과를 비교하여 노이즈와 오류율로 인한 격리 요인을 규명하기 위해.

제안 방법

• 논문은 고급 양자역학적 형식주의를 피하기 위해 기초 선형 대수학을 사용해 양자 상태, 게이트 및 회로를 기술한다.
• 각 알고리즘은 자가 포함된 방식으로 기술되며, 논리적 구조와 양자 회로 설계에 중점을 둔다.
• 구현은 IBM의 양자 컴퓨팅 플랫폼에 매핑되며, 그 회로 모델과 Qiskit과 같은 오픈소스 도구를 활용한다.
• 결과 비교와 노이즈 영향 평가를 위해 시뮬레이션과 실제 하드웨어 실행을 동시에 수행한다.
• 이dealized 시뮬레이션 행동과 노이즈가 있는, 오류가 발생하기 쉬운 하드웨어 출력 간의 대조를 통해 결과를 분석한다.
• 컴퓨터 과학자, 물리학자, 공학자들을 위한 재현 가능성과 실용적 학습을 강조하는 접근 방식이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 고전적 프로그래머가 접근 가능한 방식으로 양자 알고리즘을 설명하고 구현할 수 있는가?
• RQ2 이dealized 양자 시뮬레이션과 실제 하드웨어 실행 결과 사이의 핵심적인 차이는 무엇인가?
• RQ3 현재의 노이즈가 있는 중간 규모 양자(NISQ) 장치에서 효과적으로 시연할 수 있는 양자 알고리즘은 무엇인가?
• RQ4 하드웨어 노이즈와 코herence 손실은 양자 알고리즘 구현의 정밀도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 실제 양자 하드웨어에서 양자 알고리즘을 구현하기 위한 실용적인 지침은 무엇인가?

주요 결과

• 논문은 IBM의 실제 양자 하드웨어에서 20개의 양자 알고리즘을 성공적으로 시연하여 초보자에게 실용적인 참고 자료를 제공한다.
• 깊이 있는 회로에서 특히 노이즈와 코herence로 인해, 시뮬레이션 결과는 하드웨어 실행 결과보다 일관되게 뛰어나다.
• Deutsch-Jozsa 및 Bernstein-Vazirani와 같은 간단한 알고리즘은 하드웨어에서 높은 정밀도를 보이며, 근접한 장치에서 양호한 성능을 나타낸다.
• 더 복잡한 알고리즘은 하드웨어에서 상당한 오류율을 보이며, 현재 시스템에서의 노이즈 문제를 부각시킨다.
• 시뮬레이션과 하드웨어 성능 간 격리는 오류 완화 및 하드웨어 인지 알고리즘 설계의 중요성을 강조한다.
• 논문은 실제 양자 프로세서에서 양자 알고리즘을 구현하고 테스트하기 위한 재현 가능한 프레임워크를 제공한다.