공유자: Jin Sui｜학교**: 중국전자과기대학교**
간략한 소개
양자 컴퓨팅은 많은 특정 작업에 대해 기존 컴퓨팅보다 더 뛰어난 컴퓨팅 성능을 제공할 것을 약속합니다. 그러나 시끄러운 양자 컴퓨터는 아직 내결함성을 완전히 갖추지 못하여 현재 양자 컴퓨팅의 실용성에 대한 의구심을 불러일으키기도 했습니다. IBM의 최근 작업을 통해 노이즈가 많은 127큐비트 프로세서에 대한 실험이 가능해졌으며 기존 컴퓨팅 이상의 기능을 시연했습니다. 이러한 실험 결과는 대규모 초전도 프로세서의 일관성 및 교정의 발전과 이러한 대형 장치의 소음을 특성화하고 제어하는 기능의 이점을 누릴 수 있습니다. 강하게 얽힌 상태에서 양자 컴퓨터는 올바른 결과를 제공하는 반면 MPS 및 iso TNS와 같은 주류 고전 근사 방법은 실패합니다. 이러한 실험은 실제 문제를 처리하는 최신 양자 컴퓨터의 능력을 보여주었습니다.
관련 논문
**标题: 내결함성 이전 양자 컴퓨팅의 유용성에 대한 증거
작성자: **Youngseok Kim, Andrew Eddins, Sajant Anand, Ken Xuan Wei, Ewout van den Berg, Sami Rosenblatt, Hasan Nayfeh, Yantao Wu, Michael Zaletel, Kristan Temme & 아비나브 칸달라
**저널:**자연 618권, 500~505페이지(2023)
**게시 날짜:** 2023년 6월 14일
01
소개
인수분해 또는 위상 추정과 같은 고급 양자 알고리즘은 장점을 입증하기 위해 양자 오류 수정이 필요하다고 널리 알려져 있습니다. 그러나 현재 사용 가능한 프로세서가 실제 문제에 대한 이점을 제공할 만큼 안정적으로 다른 얕은 양자 회로를 실행할 수 있는지 여부는 뜨거운 논쟁거리입니다.
양자 이점의 입증은 기존 양자 장치가 기존 시뮬레이션을 넘어서는 정확한 계산을 수행할 수 있음을 입증함으로써 달성될 수 있습니다. 이 작업은 가속이 입증된 문제에 양자 회로를 구현하는 것이 아니라 양자 컴퓨팅의 장점을 보여주기 위해 이에 초점을 맞췄습니다.
02
** IBM 양자 프로세서
**
이 작업은 127큐비트 초전도 양자 프로세서를 사용하여 2차원 횡단 필드 Ising 모델을 시뮬레이션합니다. 회로 깊이에는 60개 레이어의 2비트 양자 게이트가 포함되며 총 CNOT 게이트 수는 2,880개입니다. 이 기사에서 사용된 양자 프로세서는 ibm_kyiv입니다.
(출처 : 원본 논문)
1) T1과 T2의 중앙값은 각각 287.87μs와 127.49μs입니다.
2) 단일 비트의 평균 오류는 10-4 정도이고, 두 비트의 평균 오류는 10-4 정도입니다. 2;
3) 판독 충실도는 모두 10 -2 크기입니다.
03
양자 컴퓨터가 처리하는 작업
이 기사에서는 주로 양자 프로세서 ibm_kyiv를 사용하여 2차원 가로장 Ising 모델의 진화를 시뮬레이션합니다. 해밀턴의 형식은 다음과 같습니다.
여기서 J는 가장 가까운 이웃 사이의 결합 강도이고 h는 전역 가로 전계 강도를 나타냅니다. 이 모델의 최근접 이웃 관계는 아래 그림 1b와 같이 양자 프로세서 자체의 구조를 기반으로 합니다.
그림 1 (출처: 원본 논문)
이 단일 진화는 1차 트로터 분해로 근사화할 수 있습니다.
구현의 단순화를 위해 여기서는 ZZ 회전 게이트가 하나의 CNOT만 필요한 다음 양자 회로와 동일할 수 있도록 선택됩니다 .
그림 a와 b에 표시된 것처럼 양자 프로세서 자체의 구조에 따라 ZZ 회전 게이트를 병렬로 세 개의 레이어로 나눌 수 있습니다. 이는 트로터의 각 단계에 세 개의 CNOT 게이트 레이어가 포함되어 있음을 의미합니다. 그림에서 볼 수 있듯이 트로터의 각 단계에 필요한 CNOT 게이트는 144개입니다. 양자 회로가 20단계의 트로터, 즉 60층의 CNOT 게이트를 수행하면 기사에서 언급한 CNOT 게이트 수인 2880개에 도달합니다.
04
** 소음 모델
**
이 기사에서 선택한 잡음 모델은 Sparse Pauli-Linblad 잡음 모델입니다.
노이즈 레이어는 그림 1 c, d에 나와 있습니다. 이 문서 에서는 원본 노이즈 레이어 앞에 레이어를 
추가하여 
노이즈 크기를 제어합니다. 이때 총 잡음 채널은 이고 
, 여기서 G는 증폭 인자 이다 
. 제로 노이즈 외삽(ZNE)에서 저자는 노이즈를 다양한 이득 수준으로 증폭하고 외삽을 사용하여 제로 노이즈를 추정합니다.
여기서 이 문서에서는 
viz 를 선택합니다 
. 이때 회로 전체는 0 상태로 작용하고 양자 상태는 변하지 않으므로 
측정하고자 하는 관찰량을 이용하여 구한 기대값은 1이다. 아래 그림 2는 다양한 잡음 수준, 다양한 회로 깊이 및 ZNE 이후의 실험 결과를 보여줍니다.
그림 2 (출처: 원본 논문)
그림 2a는 
4단계 트로터를 수행하고 관찰한 결과로 ZNE가 노이즈의 영향을 효과적으로 감소시키고 비교적 정확한 관측값을 얻을 수 있음을 알 수 있다. 또한 일반적으로 지수 외삽의 효과가 선형 외삽보다 더 좋습니다. 그림 c는 
각 큐비트 관찰의 평균값과 회로 깊이 사이의 관계를 보여줍니다. 오류 완화가 적용되지 않은 결과의 오류는 회로 깊이가 증가함에 따라 커지지만 오류 완화 후에도 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
05
****실험예
**
**
(1) 5단 트로터, 15층 CNOT
그림 3 (출처: 원본 논문)
이 예에서는 가중치-1, 가중치-10 및 가중치-17 관측을 사용하여 5단계 트로터의 양자 회로를 측정합니다. 실험 결과가 그림에 나와 있습니다. 정확한 솔루션을 얻기 위해 고전적인 시뮬레이션을 수행할 때 여기서는 LCDR(Light-cone and Depth-Reduced) 방법이 사용됩니다. 두 부분으로 나누어진다. 첫 번째 부분은 양자 게이트 간의 특성을 통해 시뮬레이션해야 하는 회로 레이어 수를 줄이는 것이고, 다른 부분은 관찰량 A와 관련된 큐비트가 로컬이라는 것을 고려하는 것이다. 그러면 Evolution은 127비트 전체가 아닌 최종 관찰 결과를 계산할 수 있습니다.
그림 3에 표시된 것처럼 가중치 1, 가중치 10 및 가중치 17 관측의 관련 큐비트 수는 각각 31, 37 및 68입니다. 68큐비트를 사용한 시뮬레이션은 여전히 기존 컴퓨터의 무차별 대입 시뮬레이션 기능을 넘어선다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 따라서 이 기사에서는 시뮬레이션을 위한 텐서 네트워크, 1D 매트릭스 곱 상태(MPS) 및 2D 등각 텐서 네트워크 상태(iso TNS)를 소개합니다. 그들의 복잡성은
여기서 
는 본드 차원이고 M은 비트 수입니다.
이 예에서 MPS는 정확한 결과를 시뮬레이션하기 위해 결합 차원을 가져와야 합니다 
. 오류 완화 후 실험 결과가 실제 결과에 더 가깝다는 것을 그림에서 볼 수 있습니다.
(2) 끝에 싱글비트 회전문과 5단 트로터 추가
(출처 : 원본 논문)
이 예는 단일 비트 개찰구 층이 끝에 추가되어 회로 중단 깊이가 줄어든다는 점에서 이전 예와 다릅니다. 저자는 측정을 위해 가중치-17 관측치를 사용하며, 이와 관련된 큐비트 수는 68개입니다. 이는 
이 진화 과정을 정확하게 시뮬레이션하는 데 필요합니다 .
(3) 20단 트로터, 60층 CNOT
(출처 : 원본 논문)
여기서는 가중치 1 관측값만 사용했지만 레이어 수가 많기 때문에(20단계 트로터) 이와 관련된 큐비트 수가 127개에 이릅니다. 따라서 이러한 진화 과정을 시뮬레이션하는 것은 매우 어렵습니다. MPS를 사용하여 시뮬레이션하려면 
정확한 결과가 필요합니다. 예를 들어 본드 차원 추출이 필요한 시스템이 있습니다 
. 그러면 다른 요인에 관계없이 MPS를 저장하는 데 필요한 메모리 크기는 이므로 
필요한 메모리는 400PB입니다.
척도로서 정확한 해결책은 없지만, 이 두 가지 예는 오류 완화 기술이 이 크기와 깊이의 양자 회로에 여전히 효과적이라는 것을 보여줍니다.
06
요약하다
많은 양자 알고리즘은 현재 양자 컴퓨터에서 잡음의 영향으로 제한되며 그 장점을 효과적으로 발휘할 수 없습니다. 그러나 현재의 시끄러운 양자 컴퓨터는 아직 내결함성을 완전히 갖추지 못했습니다. 이번 IBM의 연구에서는 127개의 양자 프로세서에서 2D 횡단장 Ising 모델의 시뮬레이션을 달성하여 시끄러운 양자 컴퓨터가 여전히 신뢰할 수 있는 기대치를 출력할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 후속 연구자들에게 새로운 연구 방향을 제시합니다.
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