2022年第69回応用物理学会春季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

FS フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」 » FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[22p-E102-1~14] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

2022年3月22日(火) 13:30 〜 17:30 E102 (E102)

内田 淳史(埼玉大)、丸亀 孝生(東芝)

16:45 〜 17:00

[22p-E102-12] 量子計算機での勾配推定を用いた変分量子固有値法における変分パラメータ最適化

〇津嘉山 大輔1、三木 司1、沖田 涼1、白樫 淳一1、今井 浩2 (1.東京農工大、2.東京大)

キーワード:ゲート方式量子計算機、量子・古典ハイブリッドアルゴリズム、変分量子固有値法

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。