共有者: Jin Sui｜学校**: 中国電子科学技術大学**
簡単な紹介
量子コンピューティングは、多くの特定のタスクに対して従来のコンピューティングよりも優れたコンピューティング能力を提供すると約束されています。しかし、ノイズの多い量子コンピューターはまだ完全なフォールトトレラントを備えていないため、現在の量子コンピューターの実用性についても疑問が生じています。 IBM の最近の研究により、ノイズの多い 127 量子ビット プロセッサーでの実験が可能になり、古典的なコンピューティングを超えた機能が実証されました。これらの実験結果は、大規模超電導プロセッサにおけるコヒーレンスとキャリブレーションの進歩、およびこのような大型デバイスのノイズを特性評価して制御する能力の恩恵を受けています。強くもつれ状態では、量子コンピューターは正しい結果を提供しますが、MPS や iso TNS などの主流の古典的近似手法は失敗します。これらの実験は、最近の量子コンピューターが実際的な問題に対処できる能力を実証しました。
関連論文
**标题：フォールトトレランス以前の量子コンピューティングの有用性の証拠
著者：**Youngseok Kim、Andrew Eddins、Sajant Anand、Ken Xuan Wei、Ewout van den Berg、Sami Rosenblatt、Hasan Nayfeh、Yantao Wu、Michael Zaletel、Kristan Temme & アビナブ・カンダラ
**ジャーナル:**Nature volume 618、page500–505 (2023)
**公開日:** 2023 年 6 月 14 日
01
導入
因数分解や位相推定などの高度な量子アルゴリズムには、その利点を実証するために量子誤差補正が必要であると広く信じられています。ただし、現在利用可能なプロセッサが他の浅い量子回路を確実に実行して、現実的な問題に対して利点を提供できるかどうかについては、激しく議論されています。
量子の利点の実証は、既存の量子デバイスが古典的なシミュレーションを超えた正確な計算を実行できることを実証することで実現できます。この研究では、加速が実証されている問題に対して量子回路を実装するのではなく、量子コンピューティングの利点を実証するためにこれに焦点を当てています。
02
** IBM 量子プロセッサ
**
この研究では、127 量子ビット超伝導量子プロセッサを使用して 2 次元横磁場イジング モデルをシミュレートします。その回路深さには 60 層の 2 ビット量子ゲートが含まれており、CNOT ゲートの総数は 2,880 です。この記事で使用される量子プロセッサは ibm_kyiv です。
（出典：原紙）
1) T1 と T2 の中央値はそれぞれ 287.87μs と 127.49μs です。
2) 単一ビットの平均誤差は 10-4 程度、2 ビットの平均誤差は 10-4 程度です。 2;
3) 読み取り忠実度はどちらも 10 -2 程度です。
03
量子コンピュータが処理するタスク
この記事では、主に量子プロセッサ ibm_kyiv を使用して、2 次元横磁場イジング モデルの発展をシミュレートします。そのハミルトニアンの形式は次のとおりです。
ここで、J は最近傍間の結合強度、h は全体的な横磁界強度を表します。このモデルの最近傍関係は、以下の図 1b に示すように、量子プロセッサ自体の構造に基づいています。
図 1 (出典: オリジナル論文)
このユニタリ進化は、一次トロッター分解によって近似できます。
実装を簡単にするために、ここではZZ 回転ゲートが 1 つの CNOT のみを必要とする次の量子回路と等価になるように選択します。
図aとbに示すように、量子プロセッサ自体の構造に従って、ZZ回転ゲートを並行して3層に分割できます。これは、トロッターの各ステップに3層のCNOTゲートが含まれていることを意味します。この図から、トロッターの各ステップに必要な CNOT ゲートは 144 であることがわかります。量子回路が 20 ステップのトロッター、つまり 60 層の CNOT ゲートを実行すると、記事で言及されている CNOT ゲートの数 2880 に達します。
04
**ノイズモデル
**
この記事で選択したノイズ モデルは、スパース パウリ-リンブラッド ノイズ モデルです。
ノイズ層を図 1 c、d に示します。この記事では、元のノイズ レイヤーの前にレイヤー
を追加して
、ノイズのサイズを制御します。このとき、総ノイズ チャネルは です
。ここで G は増幅率 です
。ゼロノイズ外挿 (ZNE) では、著者らはノイズをさまざまなゲイン レベルに増幅し、外挿を使用してゼロ ノイズを推定します。
ここでは、この記事では
viz を選択します
。このとき、回路全体は0状態で動作し、量子状態は変化しないため、
測定対象の観測量を用いて得られる期待値は1となります。以下の図 2 は、さまざまなノイズ レベル、さまざまな回路深さ、および ZNE 後の実験結果を示しています。
図 2 (出典: オリジナル論文)
図 2a は、
4 ステップのトロッターを実行して観察した結果です。ZNE がノイズの影響を効果的に軽減し、比較的正確な観察値を取得できることがわかります。さらに、指数関数的外挿の効果は、一般に線形外挿よりも優れています。図cは、
各量子ビット観測の平均値と回路深さの関係を示しています。エラー軽減を行わない場合の結果の誤差は、回路の深さが増加するにつれて大きくなりますが、エラー軽減後でもより正確な結果が得られます。
05
****実験例
***
(1) 5ステップトロッター、15層CNOT
図 3 (出典: オリジナル論文)
この例では、この記事では重み 1、重み 10、および重み 17 の観測を使用して 5 ステップ トロッターの量子回路を測定します。実験結果を図に示します。正確な解を得るために古典的なシミュレーションを実行する場合、ここでは Light-cone and Depth-Reduced (LCDR) 法が使用されます。これは 2 つの部分に分かれており、1 つは量子ゲート間の特性を通じてシミュレーションする必要がある回路層の数を減らすことであり、もう 1 つは観測量 A に関連する量子ビットが局所的であると考えることです。 Evolution では、127 ビットすべてではなく、量子ビットの一部のみを考慮する必要があります。
図 3 に示すように、weight-1、weight-10、およびweight-17 の観測値に関連する量子ビット数は、それぞれ 31、37、および 68 です。 68 量子ビットでのシミュレーションは依然として古典的なコンピューターによる総当りシミュレーションの能力を超えていることは注目に値します。したがって、この記事では、シミュレーション用のテンソル ネットワーク、1D 行列積状態 (MPS) と 2D アイソメトリック テンソル ネットワーク状態 (iso TNS) を紹介します。彼らの複雑さは、
ここで、
は結合次元、M はビット数です。
この例では、MPS は正確な結果をシミュレートするために結合次元を取得する必要があります
。この図から、誤差軽減後の実験結果が実際の結果に近づいていることがわかります。
(2) 最後にシングルビット回転ドアと5段トロッターを追加
（出典：原紙）
この例は、シングル ビット回転式改札口の層が最後に追加され、その結果、回路の中断深さが減少するという点で前の例とは異なります。著者は測定に重み 17 の観測を使用しており、それに関連付けられた量子ビットの数は 68 です。これは
、この進化プロセスを正確にシミュレートするために必要です。
(3) 20 ステップトロッター、60 層 CNOT
（出典：原紙）
ここでは重み 1 の観測のみが測定に使用されていますが、層の数が多い (20 ステップのトロッター) ため、それに関連付けられた量子ビットの数は 127 に達します。したがって、この進化のプロセスをシミュレートすることは非常に困難です。 MPS を使用してシミュレーションするには、
正確な結果が必要です。たとえば、結合次元の抽出を必要とするシステムがあります
。この場合、他の要因に関係なく、MPS を格納するために必要なメモリ サイズは であるため
、必要なメモリは 400PB になります。
尺度として正確な解決策はありませんが、これら 2 つの例は、エラー軽減技術がこのサイズと深さの量子回路に対して依然として有効であることを示しています。
06
要約する
現在の量子コンピューターでは、多くの量子アルゴリズムがノイズの影響で制限され、その利点を効果的に発揮できません。ただし、ノイズの多い現在の量子コンピューターはまだ完全な耐障害性を備えていません。今回のIBMの研究では、127個の量子プロセッサ上で2次元横磁場イジングモデルのシミュレーションが達成され、ノイズの多い量子コンピュータでも信頼性の高い期待値を出力できることが示された。これは、後続の研究者に新しい研究の方向性を提供します。
1990 年代生まれのプログラマーがビデオ移植ソフトウェアを開発し、1 年足らずで 700 万以上の利益を上げました。結末は非常に罰的でした。 Google は、Flutter、Dart、Python チームの中国人プログラマーの「35 歳の呪い」に関係する人員削減を認めた 。Microsoft は 、 無力な中年者にとっては幸運なおもちゃでもある。強力で GPT-4.5 の疑いがある; Tongyi Qianwen オープンソース 8 モデルWindows 1.0 が 3 か月以内に正式に GA Windows 10 の市場シェアは 70% に達し、Windows 11 GitHub がAI ネイティブ開発ツール GitHub Copilot Workspace JAVAをリリースOLTP+OLAP を処理できる唯一の強力なクエリです。これが最高の ORM です。