[논문 리뷰] Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers

Lindsay Bassman, Miroslav Urbánek외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 21.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 8인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 양자 물질을 위한 디지털 양자 컴퓨터(DQC) 시뮬레이션의 현황을 검토하며, 하드웨어, 알고리즘, 큐비트 인코딩 방법을 상세히 다룬다. 현재의 노이즈 있는 양자 프로세서에서 정적 및 동적 물질 성질의 실현 가능한 시뮬레이션을 보여주며, 물질 과학 및 양자 물리학 분야에서의 광범위한 도입을 가능하게 하는 코드 예제를 제공한다.

ABSTRACT

Quantum materials exhibit a wide array of exotic phenomena and practically useful properties. A better understanding of these materials can provide deeper insights into fundamental physics in the quantum realm as well as advance technology for entertainment, healthcare, and sustainability. The emergence of digital quantum computers (DQCs), which can efficiently perform quantum simulations that are otherwise intractable on classical computers, provides a promising path forward for testing and analyzing the remarkable, and often counter-intuitive, behavior of quantum materials. Equipped with these new tools, scientists from diverse domains are racing towards achieving physical quantum advantage (i.e., using a quantum computer to learn new physics with a computation that cannot feasibly be run on any classical computer). The aim of this review, therefore, is to provide a summary of progress made towards this goal that is accessible to scientists across the physical sciences. We will first review the available technology and algorithms, and detail the myriad ways to represent materials on quantum computers. Next, we will showcase the simulations that have been successfully performed on currently available DQCs, emphasizing the variety of properties, both static and dynamic, that can be studied with this nascent technology. Finally, we work through two examples of how to map a materials problem onto a DQC, with full code included in the Supplementary Material. It is our hope that this review can serve as an organized overview of progress in the field for domain experts and an accessible introduction to scientists in related fields interested in beginning to perform their own simulations of quantum materials on DQCs.

연구 동기 및 목표

• 물리학, 화학, 물질 과학 분야의 과학자들이 접근할 수 있는 포괄적인 디지털 양자 컴퓨터(DQC) 응용에 대한 리뷰를 제공하기 위해.
• 실제 예제를 통해 물질 문제를 DQC에 어떻게 매핑할 수 있는지 설명하여 양자 컴퓨팅 전문가와 도메인 과학자 간 격차를 메우기 위해.
• 근시일 내 노이즈 있는 중간 규모 양자(NISQ) 장치에서 정적 및 동적 양자 물질 성질을 시뮬레이션한 현재의 진전을 부각하기 위해.
• 노이즈, 큐비트 수, 오류율 등의 주요 과제를 특정하고, 물질 과학에서 물리적 양자 우위에 도달하기 위한 길을 제시하기 위해.
• 보조 자료에 완전한 코드 예제와 고수준 소프트웨어 추상화를 제공하여 연구자들이 스스로의 양자 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 초전도체, 트랩 이온, 광학, 그리고 새로운 큐비트 기술을 포함한 현재의 양자 하드웨어 플랫폼을 조사하며, 물질 시뮬레이션에 적합한지에 중점을 둔다.
• 기본 및 열 상태 준비, 해밀토니안 진화, 페르미온 및 스핀 시스템을 위한 임bedding 방법을 포함한 물질을 위한 핵심 양자 알고리즘을 검토한다.
• 1차 및 2차 양자화를 포함한 큐비트 인코딩 기법을 상세히 설명하며, 주로 페르미온에서 큐비트로의 매핑인 조르단-바이어리 및 브라비-키타예프 변환에 중점을 둔다.
• 물질 문제를 큐비트에 매핑하는 체계적인 접근 방식을 제시하며, 해밀토니안 이산화 및 효율적인 시뮬레이션을 위한 큐비트화를 포함한다.
• 실제 및 노이즈 있는 양자 백엔드에서 정적(기본 상태, 응용 상태, 열 상태) 및 동적(자화, 상관 함수, 평형 외 동역학) 성질의 실질적 시뮬레이션을 수행한다.
• 보조 자료에서 정적 및 동적 시뮬레이션을 위한 엔드 투 엔드 코드 예제를 제공하여 재현 가능성과 커뮤니티의 도입을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 강한 전자 상호작용과 얽힘을 갖는 양자 물질은 어떻게 효율적으로 디지털 양자 컴퓨터에 인코딩하고 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ2 근시일 내 양자 하드웨어의 현재 한계는 무엇이며, 어떻게 이를 완화할 수 있는가?
• RQ3 NISQ 장치에서 양자 물질의 정적 및 동적 성질을 시뮬레이션하는 데 가장 효과적인 알고리즘과 인코딩은 무엇인가?
• RQ4 현재의 양자 프로세서가 고전적으로 접근 불가능한 자화 및 동적 상관 함수와 같은 성질을 어느 정도까지 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ5 양자 물질의 양자 시뮬레이션은 향후 양자 하드웨어 자체의 설계 및 최적화에 어떻게 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 현재의 디지털 양자 컴퓨터에서 노이즈와 제한된 큐비트 수에도 불구하고, 기초 상태 에너지 계산 및 동적 상관 함수와 같은 개념 증명 시뮬레이션이 성공적으로 수행되었다.
• 브라비-키타예프와 같은 고급 큐비트 인코딩의 사용은 페르미온 시스템의 시뮬레이션에서 큐비트 요구량을 줄이고 확장성을 향상시킨다.
• 현재의 양자 하드웨어는 게이트 정밀도와 공명 시간으로 인해 제한되어 있어, 몇 십 개의 게이트 이내의 시뮬레이션 깊이에 머물며, 이는 접근 가능한 물질의 복잡성에 제약을 둔다.
• 양자 시뮬레이터와 실제 장치에서의 노이즈 인식 시뮬레이션은 근시일 내 양자 백엔드에서 의미 있는 결과를 추출하기 위해 오류 보정 기법이 필수적임을 드러낸다.
• 양자 시뮬레이션과 양자 하드웨어 개발의 통합은 피드백 루프를 가능하게 하며, 양자 컴퓨터가 자신이 실행되는 하드웨어를 시뮬레이션하고 최적화하는 데 사용된다.
• 보조 자료에 제공된 완전한 코드 예제 덕분에 다양한 배경을 가진 연구자들이 시뮬레이션을 복제하고 확장할 수 있어, 과학 공동체 전반에서의 도입을 가속화한다.