[2E1-J-1] 基礎・理論: 量子と探索

[2E1-J-1-02] 量子コンピューティングにおける最適解の全量子探索

〇曽我部 東馬¹、斯波 廣大¹、坂本 克好^1,3、山口 浩一^1,3、 Malla Dinesh ² (1. 電気通信大学先進理工学科、2. 株式会社　グリッド、3. 電気通信大学 i-パワードエネルギーシステム研究センター)

キーワード：量子コンピューティング、最適解探索

量子コンピューターと古典的コンピューターを交互に計算することによって大規模固有値問題を解く量子変分固有値ソルバー（VQE）が考案された。固有値を最適化する方法としては、主にNelder-Mead法が用いられます。しかしながら、大域的最適解を常に探索できるとは限らないという欠点がある。本論文では、二種類の最適化法、粒子群最適化（PSO）と量子挙動粒子群最適化（QPSO）を代替法として用いた。その結果、VQEアルゴリズムにおける固有値最適化法ではPSOとQPSOの性能がNelder-Mead法よりも優れていることがわかった。さらに、QPSOを使用したときの相対誤差は、3つの最適化方法の中で最小であることがわかりました。一方、量子回路のみを用いた固有値探索アルゴリズムの実現を目指し、量子ビット粒子群最適化（QBPSO）をVQEアルゴリズムの固有値最適化手法に取り入れています。