[論文レビュー] NAPA: Intermediate-level Variational Native-pulse Ansatz for Variational Quantum Algorithms

Zhiding Liang, Jinglei Cheng+9 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2022

Neural Networks and Reservoir Computing被引用数 7

ひとこと要約

NAPA は、ゲート分解に依存せず、パルスの振幅と周波数を直接最適化することで、変分量子アルゴリズムのためのネイティブパルスアーギュメントジェネレータを提案する。NISQデバイス上での平均で86%の回路遅延低減を達成するとともに、VQEタスクで最大99.895%の精度を達成する。非勾配最適化手法と段階的アーギュメント成長戦略を用いることで、ヒルベルト空間の探索性とノイズ耐性が向上する。

ABSTRACT

Variational quantum algorithms (VQAs) have demonstrated great potentials in the Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) era. In the workflow of VQA, the parameters of ansatz are iteratively updated to approximate the desired quantum states. We have seen various efforts to draft better ansatz with less gates. Some works consider the physical meaning of the underlying circuits, while others adopt the ideas of neural architecture search (NAS) for ansatz generator. However, these designs do not exploit the full advantages of VQAs. Because most techniques target gate ansatz, and the parameters are usually rotation angles of the gates. In quantum computers, the gate ansatz will eventually be transformed into control signals such as microwave pulses on superconducting qubits. These control pulses need elaborate calibrations to minimize the errors such as over-rotation and under-rotation. In the case of VQAs, this procedure will introduce redundancy, but the variational properties of VQAs can naturally handle problems of over-rotation and under-rotation by updating the amplitude and frequency parameters. Therefore, we propose NAPA, a native-pulse ansatz generator framework for VQAs. We generate native-pulse ansatz with trainable parameters for amplitudes and frequencies. In our proposed NAPA, we are tuning parametric pulses, which are natively supported on NISQ computers. Given the limited availability of gradient-based optimizers for pulse-level quantum programs, we choose to deploy non-gradient optimizers in our framework. To constrain the number of parameters sent to the optimizer, we adopt a progressive way to generate our native-pulse ansatz. Experiments are conducted on both simulators and quantum devices for Variational Quantum Eigensolver (VQE) tasks to evaluate our methods.

研究の動機と目的

• NISQ デバイスにおけるゲートベースのコンパイルによって生じる遅延と冗長性を解消すること。
• ゲート角度の代わりに、パルスレベルのパラメータ（振幅と周波数）を直接調整することで、VQA の内在的なノイズ耐性を活用すること。
• 段階的アーギュメント生成戦略により、最適化に送信するパラメータ数を削減すること。
• 実際の NISQ ハードウェア上で、量子化学および最適化タスクの両方において、性能向上と回路時間の短縮を実証すること。
• ゲート抽象化層を回避して、VQA ワークフローに直接パルスレベル制御を統合すること。

提案手法

• NISQ ハードウェア上で直接トレーニング可能な振幅および周波数パラメータを備えたネイティブパルスアーギュメントを生成するフレームワーク NAPA を提案する。
• パルスレベルプログラムにおける勾配ベース手法の利用可能性が限られているため、非勾配最適化手法を採用する。
• 最適化の安定性とヒルベルト空間カバレッジを向上させるために、段階的学習戦略を用いてアーギュメントを徐々に拡大する。
• 変分パラメータを超伝導キュービット上のマイクロ波パルス制御信号に直接マッピングし、ゲート分解のオーバーヘッドを排除する。
• VQE および maxcut タスクの両方において、シミュレータおよび実際の量子デバイス（例：ibmq_montreal, ibmq_jakarta）でアーギュメントを検証する。
• パルスデチューニング実験を用いて、パrameter の変更がエネルギーの全範囲をカバーしていることを確認し、基底状態への収束を保証する。

Figure 1: Comparison between compilation process for gate level and pulse level. Gate-level workflow consists of several layers and introduces redundancy, pulse-level workflow consists fewer layers that can provide reduction of circuit latency.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パルスレベルのパラメータ（振幅と周波数）を直接最適化することで、NISQ デバイス上での VQA のパフォーマンスと遅延において、ゲートベースのアーギュメントを上回ることができるか？
• RQ2 段階的アーギュメント生成は、パルスベースの VQA における最適化収束性とヒルベルト空間探索性をどのように向上させるか？
• RQ3 実際のハードウェア上での量子化学および最適化タスクにおいて、ネイティブパルスアーギュメントは回路時間の短縮と精度向上をどの程度達成できるか？
• RQ4 変分学習を通じて、パルスレベルの調整が NISQ デバイスにおける過回転および不足回転エラーを自然に緩和できるか？
• RQ5 NAPA は、現実のノイズ条件下でも、VQE や maxcut を含む多様な VQA アプリケーションに一般化可能か？

主な発見

• NAPA は、ゲートベースのアーギュメントと比較して、NISQ デバイス上での平均回路遅延を 86% 低減した。
• H2 分子では、VQE タスクで 96.482% の精度を達成した。HeH+ では 99.336% の精度を達成した。
• 中程度のサイズの量子化学タスク（CO2、H2O、NaH）において、NAPA は平均 97.27% の精度を達成した。
• 3-正則6ノード maxcut 問題において、NAPA はゲートレベル TwoLocal アーギュメントと比較して近似比を 3.4% 向上させた。
• パルスデチューニング実験では、エネルギー推定値が広範囲にわたり応答的に変化し、ヒルベルト空間の有効なカバレッジが確認された。
• 段階的学習アプローチにより、FCI エネルギー値からの偏差が平均で約 40% 減少した。H2 では 24%、HeH+ では 48% の改善が観察された。

Figure 2: Illustrations of the redundancy introduced by current gate-level compilation workflow. In the case of gate-level compilation, pulses with fixed parameters are inserted to first rotate the qubit to another axis. With pulse-level controls, we can avoid such redundancy and reduce latency with