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ハイブリッド量子コンピューティングの概念

  • [アーティクル]

すべての量子コンピューティングは、ある意味でハイブリッドです。 最も初期の量子システムでは、従来のプロセスを使用して命令を量子コンピューターに送信し、結果のデータを受信して処理していました。 最も高度なハイブリッド アーキテクチャは、従来の計算と量子計算の間のより緊密で豊かな統合を実現し、実行時間を短縮し、新しい世代のアルゴリズムへの扉を開きます。 たとえば、従来のコンピューティングは、多くの場合、データ処理や分析などの特定のタスクの量子コンピューティングよりも高速で効率的です。 ただし、量子コンピューティングは、特定の種類の最適化とシミュレーションの問題に対して優れたパフォーマンスを発揮します。

従来のレジスタと量子レジスタ

量子コンピューティングでは、従来のプロセッサと量子プロセッサが緊密に統合されていても、それらは依然として別個の物理エンティティであり、ハイブリッド量子コンピューティング プログラムはそれぞれの機能を利用できます。

従来のレジスタは使い慣れたシリコン チップ ベースのアーキテクチャを使用し、命令を量子プロセッサに送信したり、測定結果をキャプチャしたり、それらの結果を使用して次の命令セットを決定したりするなどの操作に最適です。

量子レジスタは、複数の量子ビットで構成されるシステムです。 量子コンピューターは、量子レジスタ内の量子ビットを操作することによって複雑な計算を実行することに優れています。

中間回路測定

中間回路測定は、プログラムの実行中に、最後だけではなく、さまざまなポイントで量子状態測定を実行するプロセスです。 これらの測定値は、システムの中間状態に関する情報を取得するために使用され、プログラムのフローに関するリアルタイムの決定を行うために古典的なコードによって使用されます。 また、中間回路の測定は、次に進む前の特定の時点での回路の状態を検証することでエラー修正の「サニティチェック」としても機能し、量子ビットの再利用に密接に関連しています。

量子ビットの再利用

今日の量子コンピューターは、増加する量子ビットをサポートできます。 ただし、完全にフォールト トレラントな計算を実行するために必要な数百万の量子ビットをサポートすることはできません。 必要な量子コンピューターのスケールの詳細については、「 リソース推定の概要を参照してください。 さらに、可能な限り少ない量子ビットを使用することが望ましいです。

量子ビットの再利用は、プログラムの実行に必要な量子ビットの合計を最小限に抑えるために、量子計算で同じ量子ビットを複数回使用する回路を設計する手法です。 たとえば、 mid-circuit 測定を実行し 結果を処理した後、新しい量子ビットを割り当てる代わりに、その量子ビットをリセットして別の計算に再利用できます。 量子テレポーテーション、量子エラー修正、測定ベースの量子コンピューティングなど、量子コンピューティングで量子ビットを再利用するためのさまざまな手法があります。

エラーの軽減策

現在の量子ハードウェアをエラーやノイズに対してより堅牢にするには、 量子ビット を使用できます。 論理量子ビットは、量子情報をエンコードして保護するために、複数の物理量子ビットを使用して作成されます。 ただし、1 つの論理量子ビットを作成するには複数の量子ビットを使用する必要があるため、計算に使用できる量子ビットの合計数が減ります。 ハードウェアがより多くの物理量子ビットをサポートする機能が増えるにつれて、フォールト トレランス機能も増加します。

論理量子ビットの使用に加えて、量子計算のエラーを軽減するには、複数の測定、必要な操作の数を減らすアルゴリズムの設計、ノイズの影響を軽減するための量子ゲートのパラメーターの調整などの手法を使用します。

エラー修正とフォールト トレランス

量子ビットは量子状態の繊細な性質により従来のビットよりもエラーが発生しやすく、また、 分散ハイブリッド量子コンピューティングの完全な利点を実現するには、高いフォールト トレラント システムが必要であるため、エラー修正とフォールト トレランスは量子コンピューティングの重要な側面です。 従来のコンピューティングでは、計算に冗長性を追加し、エラー修正コードを使用することで、エラーを修正できます。 ただし、従来のエラー修正手法は、量子コンピューティングには直接適用できません。これは、計算を複数回繰り返すことができることに依存するためです。これは、 複製の定理がないため、量子コンピューティングでは不可能です。

フローケ コード は、静的エラーから保護する従来の修正コードではなく、ノイズやエラーに動的に応答するエラー修正コードの新しいクラスです。 詳細については、「 フローケコードによるエラー修正を参照してください。

ハイブリッド アルゴリズム

  • Variational Quantum Eigensolver (VQE) - 量子化学、量子シミュレーション、最適化の問題のための量子アルゴリズムであり、特定の物理システムの基底状態を見つけるために使用されます。 従来のコンピューターは、特定のパラメーターを持つ量子回路を定義するために使用されます。 量子状態を測定した後、従来のコンピューターはパラメーターを改善する方法を評価し、回路を再送信します。 通常、VQEs は実行時間の長いプログラムであり、ハイブリッド量子コンピューティングの緊密な統合の恩恵を受けることができます。
  • Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) - また、変動量子アルゴリズムは、組み合わせ最適化の問題に対する近似解を見つけるために使用される - 問題のサイズと共に考えられる解の数が非常に大きくなる問題。 航空管制、配送経路、財務最適化などのアプリケーションに対する適用性を特定することは、積極的な研究分野です。
  • 反復位相推定 - 量子位相推定を実行するもう 1 つの方法ですユニタリ演算子の位相を推定し、他の多くの量子アルゴリズムで使用されます。 どちらの方法でも、一連の回転ゲートを使用して位相を決定しますが、反復的な位相推定では従来のレジスタを使用してゲート測定に関する情報と計算を格納します。 これにより、必要な量子ビットの数が減り、ノイズとエラーが最小限に抑えられます。

量子アルゴリズムの詳細については、「 Quantum Algorithm Zooを参照してください。