[22p-E102-1~14] FS.1 Focused Session "AI Electronics"

[22p-E102-12] Estimating the Gradient on Quantum Processor Unit for Variational Quantum Eigensolver

〇Daisuke Tsukayama¹, Tsukasa Miki¹, Ryo Okita¹, Jun-ichi Shirakashi¹, Hiroshi Imai² (1.Tokyo Univ. Agr. & Tech., 2.Univ. Tokyo)

Keywords:Near-Term Quantum Processor, Quantum-Classical Hybrid Algorithm, Variational Quantum Eigensolver

IBM等が開発を進めるNISQデバイスは、完全な誤り訂正機能を有する汎用型量子計算機へのマイルストーンとして注目されている。量子・古典ハイブリッドアルゴリズムは、NISQでも実現可能な規模の量子回路によるパラメータ付き量子状態の生成と、古典計算機によるパラメータ最適化を組み合せた手法である。中でも、変分量子固有値法は量子化学計算の分野で量子超越が期待されている手法である。前回の報告では、勾配を用いた最適化手法でのVQEのパラメータ最適化において、勾配不要な最適化手法と比較し、より大きな問題サイズでの演算精度の向上を確認した。今回は、古典計算機上で近似的に勾配の算出を行う場合と、量子プロセッサを活用したパラメータシフト法による勾配算出法を比較し、VQEの演算精度への影響について検討した。