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量子多体問題のための量子回路符号化法

研究課題

研究課題/領域番号 22K03479
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分13010:数理物理および物性基礎関連
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

研究代表者

白川 知功  国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 上級研究員 (40571237)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
キーワードテンソルネットワーク法 / 量子計算 / 状態準備法 / HPC / 変分量子アルゴリズム / 量子古典ハイブリッド計算 / 量子多体問題 / 量子アルゴリズム
研究開始時の研究の概要

テンソルネットワーク法の知見を元に、量子多体問題を解くための方法として、アルゴリズムレベルでは少なくとも古典計算機の計算精度に匹敵する量子アルゴリズムを開発することで、量子アルゴリズムが実際の数値研究に役立つ道筋を確立する。特に、この問題達成のために、申請者らが開発している量子回路符号化法の多量子ビット化、固有値問題への適用方法、および、対称性の取り扱い方に関する方法論を確立し、数値実験によりその有用性を示す。

研究実績の概要

前年度は、任意に与えられた量子状態が出力状態となるような量子回路を構築する方法の開発を行なった。特に、2量子ビットの配置を自動的に構築する方法、および、階層的に最適化を行うことでマルチ量子ビットゲートを分割する方法の提案を行なった。これらの方法は系が小さい場合には有効であったが、大きくなるにしたがって最適化が困難になる問題点があり、100量子ビット級の量子計算機を有効活用するスケーラブルな方法論の開発が今後必要となる。
そこで、本年度はスケーラブルな量子回路を構築する事を念頭に、テンソルネットワーク法のおけるカノニカルゲージを得る方法論について研究した。テンソルネットワーク法では、テンソル同士をつなぐ辺上にゲージテンソルを導入した表現がある。特に、isometricな条件が課されたゲージテンソルは、カノニカルゲージと呼ばれており、エンタングルメント構造や縮約計算に関して有用であることが知られている。量子回路はユニタリ演算子から構成されており、このカノニカルゲージを取った表現を使うと、テンソルネットワーク状態をそのまま量子回路と見なすことが可能となる。他方、回路演算を並列処理した場合は、このカノニカルゲージが壊れることが知られていた。そこで、我々は、この並列処理によって損なわれるカノニカルゲージを、修復する並列化処理を提案した。これにより、100量子ビット級の波動関数を量子回路に変換するためのに高性能な方法論の道筋を与えることができた。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究では、波動関数が古典情報として与えられている場合に、それを量子回路へと変換する方法の開発を行っている。前年度までは、任意の波動関数を量子回路に変換する方法を開発したが、最適化は系のサイズが大きくなるにしたがって困難となる事がわかった。そこで、本年度は、量子ビット数に対してスケーラブルな方法論を探索すべく、テンソルネットワーク状態をベースとした方法論について検討を始めた。その結果、上記のカノニカルゲージの並列修復法の開発に至った。
これにより、HPC技術を利用したテンソルネットワーク法をベースとした量子回路構築法の道筋が明らかになった。本研究成果は、当該研究の目的である量子回路構築に加えて、HPCを用いたテンソルネットワーク法研究にも大きな影響を及ぼすものである。本年度から量子計算研究のためのHPCの有効利用方法は非常に大きな関心が集まっており、本研究成果は、まさにこのための基礎技術となるものである。

今後の研究の推進方策

本年度は、量子回路に変換する前段階として、カノニカルを得る方法論についての高性能かに成功した。
今後の課題としては、テンソルネットワーク法を用いたカノニカルゲージを得るための並列化方法と、前年度までに開発した任意の波動関数を量子回路に変換する方法論を組み合わせることで、状態ベクトル法では到達不可能な、100量子ビット級の量子回路を構築する事で、これにより、HPC技術と量子コンピューティングの基盤技術を開発する。

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 研究成果

    (8件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Efficient variational quantum circuit structure for correlated topological phases2023

    • 著者名/発表者名
      Sun Rong-Yang、Shirakawa Tomonori、Yunoki Seiji
    • 雑誌名

      Physical Review B

      巻: 108 号: 7

    • DOI

      10.1103/physrevb.108.075127

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Parametrized quantum circuit for weight-adjustable quantum loop gas2023

    • 著者名/発表者名
      Sun Rong-Yang、Shirakawa Tomonori、Yunoki Seiji
    • 雑誌名

      Physical Review B

      巻: 107 号: 4

    • DOI

      10.1103/physrevb.107.l041109

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Quantum-classical data conversion using tensor network optimization techniques2024

    • 著者名/発表者名
      Tomonori Shirakawa, Hiroshi Ueda, Seiji Yunoki
    • 学会等名
      APS March Meeting 2024, Minneapolis
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] テンソルネットワーク法を用いた 量子計算のシミュレーション2023

    • 著者名/発表者名
      白川知功
    • 学会等名
      第4回量子ソフトウェアワークショップ:NISQ計算機時代の量子シミュレーションと量子コンピュータシミュレータ
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] Quantum-classical data conversion using tensor network techniques2023

    • 著者名/発表者名
      Tomonori Shirakawa, Hiroshi Ueda, Seiji Yunoki
    • 学会等名
      CEECAM “Quantum algorithms for chemistry and material science simulation: Bridging the gap between classical and quantum approaches, Lausanne, Switzerland
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] テンソルネットワーク法を用いた 量子計算のシミュレーション2023

    • 著者名/発表者名
      白川知功
    • 学会等名
      第19回 High Performance Computing Physics (HPC-Phys) 勉強会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] テンソルネットワーク法に基づく量子多体状態の量子回路化2023

    • 著者名/発表者名
      白川知功、上田宏、柚木清司
    • 学会等名
      日本物理学会2023年春季大会
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [学会発表] テンソルネットワーク法をベースとした量子回路最適化アルゴリズム2023

    • 著者名/発表者名
      白川知功
    • 学会等名
      物性研究のための量子アルゴリズム最前線
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 招待講演

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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