| 研究課題/領域番号 |
20K22347
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
飯山 悠太郎 東京大学, 素粒子物理国際研究センター, 助教 (10878177)
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| 研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 2022-03-31
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| キーワード | 量子コンピューティング / 実験素粒子物理 / 素粒子物理シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
本課題の最終目標は、量子コンピュータを用いて素粒子反応事象のシミュレーション（事象ジェネレータ）を実装する方法を提唱することである。
研究計画は2ステージで構成される。2020年度は第1ステージとして、素粒子散乱振幅の計算式を与えられたときに、それに対応する量子回路を形成する方法を考案することに取り組んだ。これは一般には「量子状態生成」と呼ばれる量子計算の手法と関係し、現在量子計算のコミュニティで盛んに研究がなされているトピックである。関連文献の調査から、matrix product stateと呼ばれる量子状態表現法を用いた状態生成が有効である見込みが立った。
どれだけ有効なアルゴリズムがあっても、このような量子コンピュータの応用法は必然的に、既存の量子コンピュータでは実行しきれないほど多数の量子ゲート操作を要する。そこで、当初の研究計画には含まれていなかったが、一般に量子回路を近似短縮する手法の開発にも着手した。この手法は、ある量子回路で実現される量子状態を、ゲート数の少ないパラメター付き量子回路で近似するというもので、後者の回路のパラメター値が前者の量子状態を記憶するという意味で「疑似量子メモリ」と名付けられた。現在この疑似量子メモリが適用できる量子状態の特徴や、パラメター付き回路の最適な構成などを理論的に理解することを目指している。
また、素粒子物理における量子コンピュータ応用の研究に取り組んでいる海外機関であるCERN、LBNL、DESYなどの研究者とも交流し、本課題の目標及び疑似量子メモリについて関心を持たれている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
第1ステージは既存のアルゴリズムを組み合わせることで達成できる見込みであった。しかし、上述したmatrix product stateを利用する手法などは深く関連するものの、本課題に直接応用はできず、独自に研究開発を要する部分があることがわかった。また、2020年度は当初計画になかった疑似量子メモリのアイディアを掘り下げたため、計画に比べて全体の進捗がやや遅れるに至った。
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| 今後の研究の推進方策 |
第1ステージについて、2021年度の早い段階で成果をまとめ、論文として素粒子物理関連の学術誌で発表する。
また、本課題のように量子状態生成をモンテカルロ・シミュレーションに応用する手法が、金融分野での量子コンピュータ応用と密接に関係していることがわかった。素粒子物理と金融との知見を掛け合わせれば面白い発見が期待できると考えるので、同分野の研究者との共同研究の可能性を探る。同時に、上述したような海外機関の研究者との共同研究についても具体化させる。
研究計画の第2ステージは、素粒子物理理論の記述（ラグランジアン）から直接粒子散乱事象のシミュレーションを行う手法の考案である。これに関して計画立案時には未知の部分が大きかったが、2020年度末に、粒子散乱事象をエネルギースケールの階層ごとに量子コンピュータでシミュレートする手法を米LBNLの研究者が発表し、これが本研究の一つの方向性にもなった。第1ステージがまとまり次第、この手法を応用する形で第2ステージが進められるかを検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症の蔓延によって、学会等がオンライン化し、計画していた海外出張もなくなったため、2020年度は旅費が発生しなかった。
2021年度も旅費はほとんど発生しないと考えられる。一方で、新たに使用を試みたい有償の量子計算リソースなどが登場したため、次年度使用額と2021年度分の助成金の一部をその利用料に充てる。
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