[논문 리뷰] Quantum Approximate Optimization with a Trapped-Ion Quantum Simulator

Guido Pagano, Aniruddha Bapat외 14명|arXiv (Cornell University)|2019. 06. 06.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 트랩된 이온 양자 시뮬레이터에서 얕은 깊이의 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)을 처음으로 구현하며, 조정 가능한 장거리 상호작용을 가진 횡방향 자기장 이징 모델의 기저 상태 에너지를 근사하기 위해 최대 40 큐비트를 사용한다. 변분 매개변수 탐색과 고전적 최적화를 조합하고 단일 측정을 효율적으로 활용함으로써, 전체 QAOA 출력 분포의 고정밀도 샘플링을 달성한다.

ABSTRACT

Quantum computers and simulators may offer significant advantages over their classical counterparts, providing insights into quantum many-body systems and possibly solving exponentially hard problems, such as optimization and satisfiability. Here we report the first implementation of a shallow-depth Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) using an analog quantum simulator to estimate the ground state energy of the transverse field Ising model with tunable long-range interactions. First, we exhaustively search the variational control parameters to approximate the ground state energy with up to 40 trapped-ion qubits. We then interface the quantum simulator with a classical algorithm to more efficiently find the optimal set of parameters that minimizes the resulting energy of the system. We finally sample from the full probability distribution of the QAOA output with single-shot and efficient measurements of every qubit.

연구 동기 및 목표

• 트랩된 이온 양자 시뮬레이터에서 얕은 깊이의 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)을 구현하기.
• 조정 가능한 장거리 상호작용을 가진 횡방향 자기장 이징 모델의 기저 상태 에너지를 최대 40개의 트랩된 이온 큐비트를 사용해 추정하기.
• 양자 시뮬레이션과 고전적 최적화를 융합하여 최적의 변분 매개변수를 효율적으로 찾기.
• 모든 큐비트에 걸쳐 전체 QAOA 출력 확률 분포를 고정밀도로 단일 측정으로 샘플링할 수 있도록 하기.

제안 방법

• 조정 가능한 장거리 상호작용을 가진 횡방향 자기장 이징 해밀토니안을 실현하기 위해 트랩된 이온 양자 시뮬레이터를 사용한다.
• 레이저 구동 Raman 전이를 통해 동적으로 생성된 스핀-스핀 상호작용을 이용해 얕은 깊이의 QAOA 회로를 구현한다.
• 40 큐비트에서 기저 상태 에너지를 근사하기 위해 변분 제어 매개변수 전반에 걸친 철저한 탐색을 수행한다.
• 양자 시뮬레이터를 고전적 최적화 알고리즘과 통합하여 최적의 매개변수 조합에 효율적으로 수렴한다.
• 단일 측정을 통해 고정밀도로 QAOA 상태의 전체 출력 확률 분포를 샘플링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 최대 40 큐비트의 트랩된 이온 양자 시뮬레이터에서 얕은 깊이의 QAOA를 성공적으로 구현할 수 있는가?
• RQ2 장거리 상호작용을 가진 이징 모델의 기저 상태 에너지를 근사하기 위해 변분 매개변수를 얼마나 효과적으로 최적화할 수 있는가?
• RQ3 양자 시뮬레이션 환경에서 고전적 최적화가 QAOA 최적 매개변수에 수렴하는 데 얼마나 빠르게 기여하는가?
• RQ4 모든 큐비트에 걸쳐 전체 QAOA 출력 분포를 샘플링할 때 단일 측정의 정밀도와 효율성은 어느 정도인가?

주요 결과

• QAOA는 최대 40 큐비트의 트랩된 이온 양자 시뮬레이터에서 성공적으로 구현되어 이론적 접근의 확장 가능성을 입증하였다.
• 변분 매개변수 탐색을 통해 장거리 상호작용을 가진 횡방향 자기장 이징 모델의 기저 상태 에너지를 정확하게 근사하였다.
• 고전적 최적화가 최적의 매개변수를 찾는 데 있어 효율성을 크게 향상시켜 필요한 탐색 공간을 줄였다.
• 고정밀도의 단일 측정을 통해 모든 큐비트에 걸쳐 전체 QAOA 출력 확률 분포를 효율적이고 완전하게 샘플링할 수 있었다.