Azure Quantum リソース推定器

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Azure Quantum サービスの Azure Quantum リソース推定器は、量子アルゴリズムに必要なリソースを計算して表示するリソース推定ツールです。フォールト トレラントなエラー訂正量子コンピューターで実行されることを前提とします。

この推定器を使用すると、アーキテクチャの決定を評価し、量子ビット テクノロジを比較して、特定の量子アルゴリズムを実行するために必要なリソースを決定することができます。 物理量子ビットの合計数、実際の経過時間、必要な計算リソース、推定ごとに使用される数式と値の詳細を確認できます。

Azure Quantum リソース推定器はどのようなしくみですか?

Azure Quantum Resource Estimator は、"ターゲット パラメーター" と呼ばれるいくつかの入力を受け取り、これには値が事前定義してあるので簡単に開始できます。 主なターゲット パラメーターは以下の通りです。

  • 物理量子ビット モデル qubitParams。
  • QEC スキーム qecScheme。
  • エラー予算 errorBudget。

Resource Estimator は、以下に示すいくつかのオプションのパラメーターも受け取ります。

  • constraints、コンポーネント レベルの制約。
  • distillationUnitSpecifications、T ファクトリ蒸留アルゴリズムを指定します。

物理量子ビット モデル

定義済みの 6 つの量子ビット パラメーターから選択できます。 4 つのパラメーターには "ゲートベース" 命令セットが含まれていて、2 つのパラメーターには Majorana 命令セットが含まれています。 これらの事前定義済みの量子ビット パラメーターは、公開されている研究記事で定義されているさまざまな量子ビット アーキテクチャ (イオンや超伝導体など) を表します。 量子ビット モデルは、さまざまな操作時間やエラー率をカバーするため、実用的な量子アプリケーションに必要なリソース コストを調べるのに使用できます。

事前定義済みの量子ビット パラメーター 命令セットの種類
"qubit_gate_ns_e3" ゲートベース
"qubit_gate_ns_e4" ゲートベース
"qubit_gate_us_e3" ゲートベース
"qubit_gate_us_e4" ゲートベース
"qubit_maj_ns_e4" Majorana
"qubit_maj_ns_e6" Majorana

詳細については、「Azure Quantum リソース推定器の量子ビット パラメーター」を参照してください。

QEC スキーム

量子エラー訂正 (QEC) は、本当にスケーラブルな量子計算を実現するために、どの量子コンピューティング プラットフォームにとっても非常に重要です。 量子コンピューティング プラットフォームで許可される一連の演算が物理的な制約によって制限され、アルゴリズムで規定されている演算と一致しない場合があります。 量子コンピューターによって提供される演算がアルゴリズム内の演算と一致する場合でも、量子コンピューターが各演算を実行するときの精度は制限される可能性が高くなります。

Azure Quantum リソース推定器には、事前定義済みの 3 つの QEC スキームが用意されています。ゲートベースの、および Majorana の物理命令セット用の 2 つの surface code プロトコルと、Majorana の物理命令セットでのみ使用できる floquet code プロトコルです。

QEC スキーム 命令セットの種類
surface_code ゲートベースと Majorana
floquet_code Majorana

詳細については、Azure Quantum リソース推定器の QEC に関する記事を参照してください。

エラー予算

合計エラー予算により、アルゴリズムの全体的な許容エラーが設定されます。 許容エラーとは、アルゴリズムの失敗が許容される回数です。 エラー予算の値は 0 から 1 である必要があり、既定値は 0.001 です。 既定値は 0.1% に対応し、アルゴリズムが 1,000 回の実行で 1 回失敗することを許容されることを意味します。 このパラメーターは、アプリケーションに大きく依存します。 たとえば、整数の素因数分解にショアのアルゴリズムを実行している場合、出力が実際に入力の素因数であることを確認できるため、大きな値のエラー予算を許容できます。 一方、効果的な検証ができないソリューションを持つ問題を解決するアルゴリズムでは、エラー予算を少なくしなければならない場合があります。

詳細については、Azure Quantum リソース推定器のエラー予算に関する記事を参照してください。

Azure Quantum Resource Estimator の結果はどのようなものですか?

Azure Quantum リソース推定器は、ターゲット パラメーター {qubitParams, qecScheme, errorBudget} と量子アルゴリズムを受け取ります。 これにより、この種の計算シナリオでこの種のアルゴリズムを実行するのに必要な論理リソースのレイアウト前後の推定が計算されます。

リソース推定器では、アルゴリズムの論理的および物理的な推定を計算します。 QEC のコード距離を計算し、そこから 1 つの論理量子ビットをエンコードするために必要な物理量子ビットの数を計算します。 論理量子ビット、T ゲート、回転ゲート、制御ゲート、測定値、T ファクトリの物理値、合計ランタイムの数などの値を計算します。

リソース推定ジョブの結果は、物理量子ビット、内訳、論理量子ビット パラメーター、T ファクトリ パラメーター、レイアウト前論理リソース、想定されるエラー バジェットというグループで出力されます。

また、時空間図を使用して、アルゴリズムと T ファクトリに使用される物理量子ビットの分布を調べることもできます。 空間図にはこれら 2 つの割合が表示されます。 T ファクトリのコピーの数は、T ファクトリの物理量子ビットの数にカウントされることに注意してください。