[论文解读] Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) algorithms

Kishor Bharti, Alba Cervera-Lierta+12 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2021

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 264被引用 181

一句话总结

本评述综述了 NISQ 时代的量子算法、它们的构建块、硬件平台、挑战、基准测试工具，以及在物理、化学、机器学习和优化等领域的近期应用。

ABSTRACT

A universal fault-tolerant quantum computer that can solve efficiently problems such as integer factorization and unstructured database search requires millions of qubits with low error rates and long coherence times. While the experimental advancement towards realizing such devices will potentially take decades of research, noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computers already exist. These computers are composed of hundreds of noisy qubits, i.e. qubits that are not error-corrected, and therefore perform imperfect operations in a limited coherence time. In the search for quantum advantage with these devices, algorithms have been proposed for applications in various disciplines spanning physics, machine learning, quantum chemistry and combinatorial optimization. The goal of such algorithms is to leverage the limited available resources to perform classically challenging tasks. In this review, we provide a thorough summary of NISQ computational paradigms and algorithms. We discuss the key structure of these algorithms, their limitations, and advantages. We additionally provide a comprehensive overview of various benchmarking and software tools useful for programming and testing NISQ devices.

研究动机与目标

• 概述 NISQ 设备的概念及其在追求量子超越中的地位。
• 描述变分量子算法（VQAs）的架构与组成及其在近期计算中的作用。
• 概述 VQA 之外的替代 NISQ 方法，如量子退火和高斯波色取样等。
• 讨论跨物理、化学、机器学习和优化的基准、软件工具以及近期应用。

提出的方法

• 将目标函数定义为哈密顿量期望值或其他可操作测量的量（例如 Pauli 字串分解）。
• 解释参数化量子电路（PQC）以及问题驱动与硬件高效解法的 ansatz。
• 详述测量策略，包括 Pauli 字串测量和基于保真度的目标。
• 概述优化策略，包括基于梯度和无梯度的方法，以及对资源的感知考量。
• 描述非 VQA 的 NISQ 方法（量子退火、高斯波色取样、类比/数字-类比仿真）。
• 总结 NISQ 设备的误差缓解、线路编译，以及软硬件协同设计。

实验结果

研究问题

• RQ1 在 NISQ 时代的量子算法中，哪些构建块和目标函数最为高效？
• RQ2 变分量子算法在当前硬件上的表现如何，包括 barren plateaus 和 ansatz 表达能力等问题？
• RQ3 哪些基准测试、软件工具和实际策略能在各应用领域最大化 NISQ 的效用？
• RQ4 非 VQA NISQ 方法（退火、GBS、类比仿真）在实现量子优势方面的前景与局限性如何？

主要发现

• NISQ 算法主要是混合量子-经典计算，依赖对参数化量子电路的变分优化。
• 将哈密顿量（或算子）的期望值分解为 Pauli 字串，使 VQAs 的测量变得可行。
• 梯度消失区（barren plateaus）和 ansatz 表达性影响 VQAs 在 NISQ 设备上的可训练性与性能。
• 一个广泛的基准度量和软件工具生态系统支持对 NISQ 设备和算法的编程、测试和比较。
• 非 VQA 的 NISQ 方法（量子退火、高斯波色取样、类比/数字-类比模拟器）在特定任务中提供迈向实际量子优势的替代途径。