[論文レビュー] Near-Term Quantum Computing Techniques: Variational Quantum Algorithms, Error Mitigation, Circuit Compilation, Benchmarking and Classical Simulation

He-Liang Huang, Xiaoyue Xu+6 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 8

ひとこと要約

この論文は、変分量子アルゴリズム（VQA）、エラー低減、回路コンパイル、ベンチマーキング、および古典的シミュレーションを含む、近い将来の量子コンピューティング技術について包括的なレビューを提供している。ノイズとハードウェア制限がある中で、Noisy-Intermediate Scale Quantum（NISQ）デバイス上で実用的な量子優位性を達成するための戦略を提示している。

ABSTRACT

Quantum computing is a game-changing technology for global academia, research centers and industries including computational science, mathematics, finance, pharmaceutical, materials science, chemistry and cryptography. Although it has seen a major boost in the last decade, we are still a long way from reaching the maturity of a full-fledged quantum computer. That said, we will be in the Noisy-Intermediate Scale Quantum (NISQ) era for a long time, working on dozens or even thousands of qubits quantum computing systems. An outstanding challenge, then, is to come up with an application that can reliably carry out a nontrivial task of interest on the near-term quantum devices with non-negligible quantum noise. To address this challenge, several near-term quantum computing techniques, including variational quantum algorithms, error mitigation, quantum circuit compilation and benchmarking protocols, have been proposed to characterize and mitigate errors, and to implement algorithms with a certain resistance to noise, so as to enhance the capabilities of near-term quantum devices and explore the boundaries of their ability to realize useful applications. Besides, the development of near-term quantum devices is inseparable from the efficient classical simulation, which plays a vital role in quantum algorithm design and verification, error-tolerant verification and other applications. This review will provide a thorough introduction of these near-term quantum computing techniques, report on their progress, and finally discuss the future prospect of these techniques, which we hope will motivate researchers to undertake additional studies in this field.

研究の動機と目的

• NISQ時代のデバイスを対象とした近い将来の量子コンピューティング技術の最先端を統合・更新すること。
• ノイズが多く、中規模の量子ハードウェア上で信頼性があり、非自明な量子計算を達成するための主な課題を特定・分析すること。
• 量子アルゴリズム、エラー低減、コンパイル、ベンチマーキング、および古典的シミュレーションの相互作用が、実用的な量子アプリケーションの発展にどのように寄与するかを評価すること。
• 応用指向の量子優位性に向けた「キラーアプリケーション」とリソース要件を特定することで、今後の研究を導くこと。
• スケーラブルでフォールトトレランスな量子コンピューティングへの道筋を実現するために、量子ハードウェアとソフトウェア技術の連携を促進すること。

提案手法

• 変分量子アルゴリズム（VQA）、量子エラー低減（QEM）、量子回路コンパイル（QCC）、ベンチマーキングプロトコル、および古典的シミュレーションの5つのコア技術を体系的にレビューする。
• VQAを、量子化学や機械学習などの問題を解くためにパrameter化された量子回路を最適化するハイブリッド量子古典アルゴリズムとして分析する。
• 完全な量子エラー訂正なしでノイズの影響を軽減するQEM技術を検討し、ノイズの多い回路からより正確な結果を得るための実用的手段を提示する。
• ネイティブゲートセットとキュービット接続性を考慮した、抽象的量子回路をハードウェア固有の実装にマッピングするQCC手法を概説する。
• 量子ハードウェアの性能と問題解決能力を評価するためのベンチマーキングプロトコルをレビューし、ランダム化ベンチマーキングと交差エントロピー・ベンチマーキングを含む。
• 特にテンソルネットワーク手法（例：行列積状態（MPS））を用いた古典的シミュレーションが、アルゴリズム設計、検証、エラー耐性テストの基盤的ツールとして重要な役割を果たしていることを強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 NISQデバイス上で実用的な量子優位性を達成するための、最も有望な近い将来の量子コンピューティング技術は何か？
• RQ2 現在の量子プロセッサのノイズとハードウェア制約に耐えうるように、変分量子アルゴリズムをどのように設計できるか？
• RQ3 完全なフォールトトレランスではない状況で、量子エラー低減技術が結果の忠実度をどの程度向上させられるか？
• RQ4 回路コンパイルとベンチマーキングプロトコルは、近い将来の量子アプリケーションの信頼性とパフォーマンスにどのように寄与するか？
• RQ5 古典的シミュレーションは、実際のハードウェア上で実行する前に、量子アルゴリズムの検証と最適化にどのような役割を果たすか？

主な発見

• 変分量子アルゴリズム（VQA）は、ハイブリッド量子古典構造とノイズ耐性を備えたことから、NISQデバイス上でアプリケーション指向の量子優位性を達成する有力な候補として浮上している。
• 量子エラー低減技術は、完全なフォールトトレランスなエラー訂正が整うまでの間、ノイズの多い回路から正確な結果を得るための実用的ルートを提供している。
• 量子回路コンパイルは、特定のハードウェアプラットフォームの制約に高レベルの量子回路をマッピングするために不可欠であり、ゲート効率の向上とエラー率の低減に寄与している。
• ランダム化ベンチマーキングと交差エントロピー・ベンチマーキングを含むベンチマーキングプロトコルは、量子ハードウェアの性能評価と改善のための鍵となる。
• 特に行列積状態（MPS）手法を用いた古典的シミュレーションは、アルゴリズム開発と検証において不可欠な役割を果たしているが、複雑な回路における結合次元の増大に伴いスケーラビリティに限界がある。
• 微分可能なMPSシミュレータを自動微分フレームワークに統合することで、パラメトリック量子回路の勾配計算が可能となり、VQAにおける高度な最適化を支援する。