パラメータ直交化法を用いたノイズのある量子振幅推定法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-03-17
• タイトル: パラメータ直交化法を用いたノイズのある量子振幅推定法
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 慶應義塾大学量子コンピューティングセンター／株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ，株式会社三菱UFJ銀行／慶應義塾大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学量子コンピューティングセンター／みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社
• 著者所属: 慶應義塾大学量子コンピューティングセンター／日本アイ・ビー・エム株式会社
• 著者所属: 慶應義塾大学量子コンピューティングセンター／慶應義塾大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学量子コンピューティングセンター
• 著者名: 田中, 智樹; 宇野, 隼平; 小野寺, 民也; 山本, 直樹; 鈴木, 洋一
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 現在，次世代のコンピュータとして，量子コンピュータに注目が集まっている．それは従来のコンピュータと比べ，計算量の優位性が示されているアルゴリズムを実行できるためであり，その一つに量子振幅推定法という，従来のコンピュータを用いた場合に比べ，振幅という値を 2 乗の計算量の優位性を持って推定できることが知られている．他方，現在の量子コンピュータは，NISQ と呼ばれるように，限られたリソースしかなく，現在の量子コンピュータを使う上では，特にノイズの影響を考慮に入れたアルゴリズムの構築が必要である．本稿では，ノイズのある量子コンピュータでの，量子振幅推定法を実行する問題について議論する．量子コンピュータ自体で起こっているノイズを完璧に特定することは困難であるため，何かしらのモデルを置き，実験結果から推定を行うことをする．モデルの表現力をあげることで，より真のモデル分布に近づけることができるが，一方で推定自体が難しくなるトレードオフがある．そこで，本稿では，脱分極ノイズモデルを拡張した形で，ノイズモデルを導入する．しかしながら，拡張したモデルでは，ノイズに起因するパラメータが多すぎ，推定ができないため，同じようなノイズを受けると推定される補助回路を導入する．さらに，補助回路を導入したモデルでは多次元のパラメータ推定問題，つまりは多次元の最適化問題を扱う必要が生じるが，これをパラメータ直交化法という手法を用いることで，1 次元の最適化問題に帰着できるこを示す．特に，パラメータ直交化法を用いる条件式である微分方程式が解析的に解けることも述べる．最後に，シミュレーターおよび IBM の量子コンピュータでの検証を行う．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12894105
• 書誌情報: 量子ソフトウェア（QS）; 巻 2022-QS-5, 号 11, p. 1-8, 発行日 2022-03-17
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2435-6492
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会