2021 Fiscal Year Annual Research Report
Computational and Quantum-Physical Approach to Graph Optimization and Invariants for Quantum Advantage
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18K19776
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
今井 浩 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (80183010)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| Keywords | 量子計算 / 統計物理 / グラフ / マトロイド / 最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度の研究で、浅層量子回路における量子超越性について、研究協力者の大学院生がexpanderグラフを用いたモデルで、点故障が起こった場合でも量子計算が量子優越性を示す結果を得た。今年度の研究においては、その中の一部である特殊な量子非局所性を、代表者の所属大学で利用可能となったIBM量子コンピュータ上で検証することに取り組んだ。現在クラウド経由で利用可能なその量子コンピュータは、ノイズ付きで理想的な量子計算が実行できるわけでないが、ノイズからくる誤差の影響を受けても非局所性は確かめることができた。関連して、量子非局所性の実験を最初に提唱したBell自身の不等式について、これまで物理実験では取り組み難さが指摘されていたものの、量子コンピュータのレベルではその困難は常にリセットして計算することで検証できることに着目し、ノイズの低い量子コンピュータの実現がさらに精度よい成果の検証できること確認した。
さらに、従来のIsingモデルに関する量子計算の観点からの研究を発展させ、量子アニーリングがIsingモデル専用の量子コンピュータにより実現されていたのに対し、汎用の量子コンピュータでQAOAと呼ばれる近似アルゴリズムも展開されている点に着目した研究を進めた。Isingモデル最小エネルギー状態は基底状態と呼ばれ、その計算問題は重要な問題であるが、それは組合せ最適化でのグラフの最大カット問題と等価な問題となっている。本年度の研究では、研究協力者の大学院の研究をもとに、量子計算のQAOA近似アルゴリズムに関して、古典・量子アルゴリズムの達成できる近似値比に関する考察を加えることができた。
ノイズ付き量子コンピュータを用いる際に重要な誤差緩和や、古典量子ハイブリッド型のアルゴリズムについて、実験を通した解析を行うことができた。今後、論文発表に向けての研究を進める予定である。
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