(57)【要約】  サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするための方法、システム、および装置が提供される。一態様では、本方法は、量子ハードウェアにアクセスするステップであって、量子ハードウェアが、1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステムを備える量子システムと、マルチレベル量子サブシステムが位置する物理環境のパラメータに関連する1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータに従って、1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステム上で動作する1つまたは複数の制御デバイスとを含む、ステップと、初期量子状態で量子システムを初期化するステップであって、制御パラメータの初期セットが、初期量子状態を定義するパラメータ化を形成する、ステップと、1つまたは複数の量子システム観測量、および1つまたは複数のターゲット量子状態を取得するステップと、完了イベントの発生まで反復的にトレーニングするステップとのアクションを含む。
2019520645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
量子ハードウェアにアクセスするステップであって、前記量子ハードウェアが、
1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステムを備える量子システムと、
前記マルチレベル量子サブシステムが位置する物理環境のパラメータに関連する1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータに従って、前記1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステム上で動作する1つまたは複数の制御デバイスと
を備える、ステップと、
初期量子状態で前記量子システムを初期化するステップであって、制御パラメータの初期セットが、前記初期量子状態を定義するパラメータ化を形成する、ステップと、
1つまたは複数の量子システム観測量、および1つまたは複数のターゲット量子状態を取得するステップと、
完了イベントの発生まで反復的にトレーニングするステップと
を備える、方法。
【請求項２】
反復的にトレーニングするステップが、前記1つまたは複数のターゲット量子状態を達成するために、前記初期量子状態からの変化を反復的にトレーニングするステップを備える、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
反復的にトレーニングするステップが、完了イベントの前記発生まで、前記1つまたは複数のターゲット量子状態を実現するために、前記初期量子状態の進化およびその後の量子状態を反復的にトレーニングするステップを備える、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記進化がアナログ進化である、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
反復的にトレーニングするステップが、反復ごとに、
前記反復のための現在の量子状態と、前記量子システム観測量のうちの前記1つまたは複数と基づくコスト関数の値を決定するステップと、
前記現在の量子状態を定義する前記制御パラメータの更新値を決定するために、前記コスト関数の前記値を最小化するステップと、
前記完了イベントが発生したかどうかを判定するステップと
を備える、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記制御パラメータの更新値を決定するために、前記コスト関数の前記値を最小化するステップが、前記制御パラメータを調整するステップを備える、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記完了イベントが発生したとの判定に応じて、実験プロービングのための前記1つまたは複数のターゲット量子状態を提供するステップをさらに備える、請求項5または6に記載の方法。
【請求項８】
(i)前記量子システム観測量のうちの少なくとも1つが、前記量子システムのハミルトニアンを備え、(ii)前記1つまたは複数のターゲット量子状態が、前記ハミルトニアンの1つまたは複数の固有状態を備え、(iii)実験プロービングが、前記固有状態の対応するエネルギー固有値を決定するために、前記固有状態のうちの1つまたは複数の前記エネルギーを測定することを備える、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
(i)前記システム観測量が分子電子構造ハミルトニアンであり、(ii)前記1つまたは複数のターゲット量子状態が、前記分子電子構造ハミルトニアンの基底状態を備え、(iii)実験プロービングが、前記基底状態のエネルギーを決定するために、前記ターゲット量子状態を測定することを備える、請求項7または8に記載の方法。
【請求項１０】
前記量子状態と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とに基づく前記コスト関数の前記値が、前記量子状態の期待値と前記システム観測量のうちの1つまたは複数である、請求項5から9のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記量子状態の期待値と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップが、
初期量子状態において前記量子システムを反復的に初期化するステップと、
初期化された量子状態ごとに、測定結果のセットを決定するために、前記1つまたは複数のシステム観測量を測定するステップと、
前記測定結果のセットに基づいて、前記量子状態の期待値と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップと
を備える、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
各初期化された量子状態が、相互に初期化された量子状態とは異なる、請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
前記量子状態の期待値と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップが、密度演算子の期待値と前記1つまたは複数のシステム観測量とを決定するステップを備える、請求項11または12に記載の方法。
【請求項１４】
前記制御パラメータの更新値を決定するために前記コスト関数の前記値を最小化するステップが、勾配のない貪欲最小化法を実行するステップを備える、請求項5から13のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記完了イベントが、前記量子状態と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とに基づく前記コスト関数の前記決定された値が収束することである、請求項5から14のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
1つまたは複数のターゲット量子状態を取得するステップは、最適化問題に対する解を前記量子システムの前記基底状態に符号化するステップを備える、請求項1から15のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記実験プロービングから前記最適化問題に対する解を取得するステップをさらに備える、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
前記量子ハードウェアが量子回路を備える、請求項1から17のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記制御デバイスが、1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータを通じて前記量子システム上で動作する1つまたは複数の量子ゲートを含む、請求項18に記載の方法。
【請求項２０】
較正されるべき量子ゲートごとに、
前記量子システム上の前記量子ゲートの正確なアクションを定義するステップと、
前記量子システム上の前記量子ゲートの前記アクションを決定するために測定を実行するステップと、
前記量子システム上の前記量子ゲートの前記アクションが正確ではないとの判定に応じて、前記量子ゲートの対応する制御パラメータを調整するステップと
を備える、前記量子ゲートのうちの1つまたは複数を較正するステップをさらに備える、請求項19に記載の方法。
【請求項２１】
反復的にトレーニングするステップが、反復的にトレーニングするステップと、前記量子ゲートのうちの1つまたは複数を較正するステップと組み合わせるステップを備える、請求項20に記載の方法。
【請求項２２】
(i)前記初期量子状態がトレーニングデータを符号化し、(ii)前記1つまたは複数のシステム観測量が予測関数として機能し、(iii)反復的にトレーニングするステップが、機械学習問題を解くステップを備える、請求項1から21のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記初期量子状態が、超伝導量子ビットに結合される共振器の状態である、請求項1から22のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
量子ハードウェアであって、
1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステムを備える量子システムと、
前記マルチレベル量子サブシステムが位置する物理環境のパラメータにそれぞれが関連する1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータに従って、前記1つまたは複数のマルチレベル量子システム上で動作する1つまたは複数の制御デバイスと
を備える量子ハードウェアと、
1つまたは複数の古典的プロセッサであって、
1つまたは複数の量子システム観測量、および1つまたは複数のターゲット量子状態を取得することと、
初期量子状態に前記量子システムを初期化することであって、制御パラメータの初期セットが、前記初期量子状態を定義するパラメータ化を形成する、初期化することと、
完了イベントの発生まで反復的にトレーニングすることと
を行うように構成される1つまたは複数の古典的プロセッサと
を備える、装置。
【請求項２５】
前記1つまたは複数の古典的プロセッサが、前記1つまたは複数のターゲット量子状態を達成するために、前記初期量子状態からの変化を反復的にトレーニングするように構成される、請求項24に記載の装置。
【請求項２６】
前記1つまたは複数の古典的プロセッサが、完了イベントの前記発生まで、前記1つまたは複数のターゲット量子状態を実現するために、前記初期量子状態の進化およびその後の量子状態を反復的にトレーニングするように構成される、請求項24に記載の装置。
【請求項２７】
前記進化がアナログ進化である、請求項26に記載の装置。
【請求項２８】
前記マルチレベル量子サブシステムが量子ビットである、請求項24から27のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２９】
前記量子ビットが超伝導量子ビットである、請求項24から28のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３０】
前記超伝導量子ビット上で動作する前記制御デバイスが、それぞれの電圧制御パラメータを有する少なくとも1つのデジタル/アナログ変換器を含む、請求項29に記載の装置。
【請求項３１】
前記超伝導量子ビット上で動作する前記制御デバイスが、前記ハードウェア内の1つまたは複数のワイヤを通じて送信される1つまたは複数のマイクロ波パルスを生成するように構成される、請求項24から29のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３２】
前記量子ハードウェアが量子回路を備える、請求項24から31のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３３】
前記量子回路が、1つまたは複数の量子論理ゲートを備える、請求項32に記載の装置。
【請求項３４】
コンピュータによって実行されると、請求項1から23のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を備える、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、量子コンピューティングに関する。
【背景技術】
【０００２】
物理的に興味深いシステムの状態を準備し研究する方法として、量子変分固有値ソルバ(quantum variational eigensolver)が提案されている。量子変分固有値ソルバのデジタル実装形態は、量子ビットに対して正確に知られている演算を実行する量子論理ゲートを使用する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本明細書は、定義されたターゲット特性を有するターゲット量子状態を実現するために、初期量子状態の量子進化をトレーニングするための技術を記載する。最初の量子状態の量子進化は、個々の量子ゲートを較正するために通常使用されてもよい制御ノブなどの基本的なハードウェア要素の調整を通じて定義される調整可能なアナログ進化を使用してトレーニングされる。
【０００４】
一般に、本明細書に記載される主題の1つの革新的な態様は、量子ハードウェアにアクセスするステップであって、量子ハードウェアが、1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステムを備える量子システムと、マルチレベル量子サブシステムが位置する物理環境のパラメータに関連する1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータに従って、1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステム上で動作する1つまたは複数の制御デバイスとを備える、ステップと、初期量子状態で量子システムを初期化するステップであって、制御パラメータの初期セットが、初期量子状態を定義するパラメータ化を形成する、ステップと、1つまたは複数の量子システム観測量(observable)、および1つまたは複数のターゲット量子状態を取得するステップと、完了イベントの発生まで反復的にトレーニングするステップとを含む方法において実装されることが可能である。
【０００５】
この態様の他の実装形態は、1つまたは複数のコンピュータストレージデバイスに記録され、それぞれが本方法のアクションを実行するように構成される、対応するコンピュータシステム、装置、およびコンピュータプログラムを含む。1つまたは複数のコンピュータのシステムは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組合せを、動作中にシステムにアクションを実行させるシステムにインストールすることにより、特定の動作またはアクションを実行するように構成されることが可能である。1つまたは複数のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行されたときに、装置にアクションを実行させる命令を含むことにより、特定の動作またはアクションを実行するように構成されることが可能である。
【０００６】
前述および他の実装形態は、それぞれ以下の特徴のうちの1つまたは複数を、単独で、または組み合わせて、任意に含むことが可能である。いくつかの実装形態では、反復的にトレーニングするステップは、1つまたは複数のターゲット量子状態を達成するために、初期量子状態からの変化を反復的にトレーニングするステップを備える。
【０００７】
さらなる実装形態では、反復的にトレーニングするステップは、完了イベントの発生まで、1つまたは複数のターゲット量子状態を実現するために、初期量子状態の進化およびその後の量子状態を反復的にトレーニングするステップを備える。
【０００８】
場合によっては、進化はアナログ進化である。
【０００９】
いくつかの実装形態では、反復的にトレーニングするステップは、反復ごとに、反復のための現在の量子状態と、量子システム観測量のうちの1つまたは複数と基づくコスト関数の値を決定するステップと、現在の量子状態を定義する制御パラメータの更新値を決定するために、コスト関数の値を最小化するステップと、完了イベントが発生したかどうかを判定するステップとを備える。
【００１０】
他の実装形態では、制御パラメータの更新値を決定するためにコスト関数の値を最小化するステップは、制御パラメータを調整するステップを備える。
【００１１】
場合によっては、本方法は、完了イベントが発生したとの判定に応じて、実験プロービングのための1つまたは複数のターゲット量子状態を提供するステップをさらに備える。
【００１２】
いくつかの実装形態では、(i)量子システム観測量のうちの少なくとも1つが、量子システムのハミルトニアンを備え、(ii)1つまたは複数のターゲット量子状態が、ハミルトニアンの1つまたは複数の固有状態を備え、(iii)実験プロービングが、固有状態の対応するエネルギー固有値を決定するために、固有状態のうちの1つまたは複数のエネルギーを測定することを備える。
【００１３】
他の実装形態では、(i)システム観測量は分子電子構造ハミルトニアンであり、(ii)1つまたは複数のターゲット量子状態は、分子電子構造ハミルトニアンの基底状態を備え、(iii)実験プロービングは、基底状態のエネルギーを決定するために、ターゲット量子状態を測定することを備える。
【００１４】
場合によっては、量子状態とシステム観測量のうちの1つまたは複数とに基づくコスト関数の値は、量子状態の期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数である。
【００１５】
他の場合では、量子状態の期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップは、初期量子状態において量子システムを反復的に初期化するステップと、初期化された量子状態ごとに、測定結果のセットを決定するために、1つまたは複数のシステム観測量を測定するステップと、測定結果のセットに基づいて、量子状態の期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップとを備える。
【００１６】
場合によっては、各初期化された量子状態は、相互に初期化された量子状態(each other initialized quantum state)とは異なる。
【００１７】
いくつかの実装形態では、量子状態の期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップは、密度演算子の期待値と1つまたは複数のシステム観測量とを決定するステップを備える。
【００１８】
他の実装形態では、1つまたは複数のターゲット量子状態を取得するステップは、最適化問題に対する解を量子システムの基底状態に符号化するステップを備える。
【００１９】
場合によっては、本方法は、実験プロービングから最適化問題に対する解を取得するステップをさらに備える。
【００２０】
いくつかの実装形態では、(i)初期量子状態がトレーニングデータを符号化し、(ii)1つまたは複数のシステム観測量が予測関数として機能し、(iii)初期量子状態からの変化を反復的にトレーニングするステップが、機械学習問題を解くステップを備える。
【００２１】
場合によっては、量子ハードウェアは量子回路を備える。
【００２２】
場合によっては、制御デバイスは、1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータを通じて量子システム上で動作する1つまたは複数の量子ゲートを含む。
【００２３】
いくつかの実装形態では、本方法は、較正されるべき量子ゲートごとに、量子システム上の量子ゲートの正確なアクションを定義するステップと、量子システム上の量子ゲートのアクションを決定するために測定を実行するステップと、量子システム上の量子ゲートのアクションが正確ではないとの判定に応じて、量子ゲートの対応する制御パラメータを調整するステップとを備える、量子ゲートのうちの1つまたは複数を較正するステップをさらに備える。
【００２４】
場合によっては、反復的にトレーニングするステップは、反復的にトレーニングするステップと、量子ゲートのうちの1つまたは複数を較正するステップと組み合わせるステップを備える。
【００２５】
他の場合では、制御パラメータの更新値を決定するためにコスト関数の値を最小化するステップは、勾配のない貪欲最小化法(gradient-free greedy minimization method)を実行するステップを備える。
【００２６】
いくつかの実装形態では、完了イベントは、量子状態とシステム観測量のうちの1つまたは複数とに基づくコスト関数の決定された値が収束することである。
【００２７】
場合によっては、初期量子状態は超伝導量子ビットに結合される共振器の状態である。
【００２８】
本明細書に記載される主題は、以下の利点のうちの1つまたは複数を実現するように、特定の方法で実装されることが可能である。
【００２９】
サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、システムに含まれる制御デバイスの制御パラメータをたとえばデジタル/アナログ変換器の電圧を調整することによって、直接調整することによって、変分最小化手順を実行することによって量子システムの自然制御パラメータを使用して量子進化をパラメータ化する。仮説をパラメータ化するために低レベルの制御を利用することによって、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、調整可能な量子ゲートを使用して量子進化をトレーニングするシステムとは対照的にシステマチックエラーには無関係であり、多くの制御および較正問題に対してロバストである全体的なマッピングと引き換えに、効果的な回路の正確な知識を避けることができる。さらに、低レベルの制御を使用することによって状態の進化に対する制御の増加が達成されるので、所望の状態の基本的により正確な表現が可能になる場合がある。ハードウェアレベルの制御を使用すると、準備されている進化および状態に対する制御の量が最も高くなり、したがってたとえエラーがあっても、シミュレートされているモデルに対してより正確な仮説が作成される。
【００３０】
サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、パラメータ化されたデジタル量子回路を使用することなく、ターゲット特性を有するターゲット量子状態を実現するために量子進化を適応的にトレーニングし、したがってそのような量子回路は実装するのが非常に複雑なため、システムの実験的な複雑さを低減する。むしろ、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、他の量子進化トレーニングシステムとは異なり、個々のゲートの較正のために通常予約された制御パラメータを使用して定義された調整可能なアナログ進化を支持するデジタル量子ゲートの概念を放棄してもよい。基本的なハードウェア要素のレベルにおいて動作させることによって、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、効果的な回路の正確な知識を必要とせず、むしろシステマチックエラーには無関係であり、多くの制御および較正問題に対してロバストである全体的なマッピングを実行する。
【００３１】
デジタル量子回路は、量子ビットに対して正確な演算を実行する量子論理ゲート、またはいくつかの例では、量子ディットから構成することができる。多くの設定において、量子論理ゲートモデルアルゴリズムは量子回路を特定し、最小限のエラーで特定の量子回路を実行するために実験者を必要とする。これは、量子論理ゲートモデルアルゴリズムの実装形態が多くの量子論理ゲートを必要とする場合があるので、困難なタスクである場合がある。したがって、量子論理ゲートモデルに基づくスケーラブルな計算は、量子エラー訂正などの高価な処理を必要とする場合がある。さらに、回路における各ゲートは、実行前に較正されなければならない。サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングしないシステムは、ハードウェア制御パラメータを慎重に調整し、個々のゲートを完成させるために古典的な最小化ループを実行することによって量子ゲートを較正してもよい。したがって、量子回路を適用するために多大な労力が必要となる場合があり、いずれの場合もエラーフリーではない。実際、システムは、大抵はそうであるが完全にゲートを形成していないパルスによってエラーが発生する制御エラー、またはシステムとのノイズ結合に起因するエラーなどの大量のエラーを被る場合がある。
【００３２】
サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、様々な設定において適用可能であってもよく、超伝導量子ビットに取り付けられた共振器において存在するものなどの様々なタイプの制御可能な状態を操作するために使用されてもよい。そのような共振器状態は制御可能であり、適切な変分仮説を定義する。
【００３３】
サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、システムのスケーラビリティおよび性能を向上させるために、ゲート較正のための標準的な方法の代わりに、またはそれと組み合わせて使用されてもよい。量子ゲートは、特定のハミルトニアンの下での量子システムの正確な進化によって生成されてもよい。たとえば、超伝導Gmon量子ビットの場合、システムは以下の式(1)によって与えられるハミルトニアンによって記述されてもよい。
【数１】
2019520645.tif 000003
【００３４】
式(1)において、Xi、Yi、Ziはパウリ演算子であり、ai(t)、bi(t)、ci(t)、およびgij(t)はハードウェア内のワイヤを通じて送信されるマイクロ波パルスによって生成される時間依存のプロファイルである。量子回路を実行するために、実験者は、ハードウェア内のワイヤを通じて特定のパルスを送信することによって、まず量子回路に含まれるすべての量子ゲートを較正する必要がある場合がある。超伝導エレクトロニクスの場合、パルスは、フーリエ級数から形成されていると考えられてよく、たとえば量子ビットq上にローカルYフィールドを誘発するパルスは
【数２】
2019520645.tif 000004
によって与えられてよく、ここでω0は基本周波数であり、Ak、Bkはパルス形状を決定する。ハードウェアレベルでは、ラインごとに電圧対時間を設定するデジタル/アナログ変換器(DAC)を使用して、パルスY1およびY2が設計されてもよい。
【００３５】
所望の量子ゲートを実行するためにどのパルスが必要であるかを正確にまたはおおよそ決定し、次いで決定されたパルスをフーリエ変換し、パルスを適切なDACにプログラミングすることが可能であってもよい。しかしながら、DACの設定と、パルスが作用するシステムによって見られる実際のパルスとの間の正確なマッピングは、実験室における実際の実験システムにとっては正確ではない。たとえば、特定のタスクを実行するためにDACが特定の方法でプログラムされてもよいが、実際には、DACの物理的アクションは、たとえば知られていない永続的なシステマチックエラーのために意図されたアクションから逸脱する場合がある。たとえば、実験室におけるDACは室温であってもよいが、量子チップはミリケルビン温度であってもよく、信号がチップに伝わるときに導波路の温度が変化するために、予測できないまたは望ましくない変換をもたらす。
【００３６】
他のシステムとは異なり、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、クリーンな量子ゲートを形成するために、チョップドランダムベース方式(chopped random basis scheme)などの量子制御理論からのプロトコルを必要としない場合がある。同様に、個々のゲートを調整するために量子制御手順を実装する他のシステムとは異なり、上述のようにサブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、回路全体を較正またはトレーニングするために使用されてもよい。いくつかの実装形態では、たとえば高度なアーキテクチャを有するシステムでは、サブ論理制御を使用する量子進化のトレーニングを上述のゲート較正のための標準的な方法と組み合わせることがさらに有利である場合がある。
【００３７】
さらに、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングしないシステムと比較してよりロバストであってよく、量子システムに特定の制御またはシステマチックエラーを導入することを避けることができてもよい。たとえば、実験者は、システム上の制御パラメータのアクションが完全には知られていないか、または予測可能でない可能性があるため、通常制御論理フィードバックを使用してサブ論理制御からゲートを形成してもよい。しかしながら、そのような制御またはシステマチックエラーは、制御パラメータの更新を決定するために使用される古典的な最小化処理は、ハードウェアにおいて正確に何が起こっているかには無関係であるため、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムにとっては問題ではなく、仮説がある方法でパラメータ化されていると仮定されている場合は問題ではないが、実際には、パラメータ化が変化しない場合、わずかに異なってパラメータ化されている。
【００３８】
さらに、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、量子ビット状態からの漏れを許容することができ、ほとんどの量子コンピューティングの設定は非常に問題である。量子ビットマニホールド上で変分仮説を定義するが、状態または状態の部分がマニホールドから離れることを許可することは許容可能であり、非一元的な動作を実行して状態を再正規化することと同等である。
【００３９】
他の量子進化トレーニングシステムとは異なり、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、任意の量子システムの任意のパラメータ化された量子進化が、仮説を定義するために使用されてもよいため、量子ビット以外のマルチレベルシステムなどのマルチレベル量子システムに適用されてもよい。したがって、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムの実用性および適用性は、量子ハードウェアがしばしば量子ビットの漏れに悩まされるため大幅に改善され、すなわち量子ビットはおおよそ量子ビットに過ぎなくてよく、また時折より高いエネルギーレベルを占めることがあってもよい。さらに、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、量子進化をトレーニングし、たとえノイズの存在下であってもターゲット特性を有する量子状態を実現するために適用されてもよく、すなわちサブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするシステムは、進化が閉じられることを必要としない。
【００４０】
サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングすることは、様々な設定、特に産業的価値の設定に適用されてもよい。一般に、量子力学のために研究することが困難な任意の物理的システムは、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするためのシステムを実装することによって恩恵を受ける場合がある。たとえば、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングすることは、分子のエネルギー論−小さな量子コンピュータの魅力的な産業的応用を記述する、分子電子構造ハミルトニアンの基底状態を準備するために使用されてもよい。そのような問題を量子コンピュータ上で解くことは、化学反応を記述するエネルギー表面を提供し、また化学物質の速度を予測するために使用されてもよく、したがってたとえば創薬、太陽電池設計、および工業用触媒開発などを劇的に加速する。別の例として、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングすることは、たとえばフェルミハバードモデルを研究することによって高温超伝導体の特性を研究するために使用されてもよい。さらなる例として、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングすることは、たとえば材料特性を調査および設計する目的で物性物理学からモデルをシミュレートするために使用されてもよい。
【００４１】
本明細書の主題の1つまたは複数の実装形態の詳細は、添付の図面および以下の説明において記載されている。主題の他の特徴、態様、および利点は、説明、図面、および特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】例示的な量子進化トレーニングシステムを示す図である。
【図２】サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするための例示的な処理の流れ図である。
【図３】量子状態の量子進化をトレーニングするための例示的な反復の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
様々な図面における同様の参照番号および名称は同様の要素を示す。
【００４４】
本明細書は、ハードウェアレベル制御を使用してターゲット特性を有する量子状態を実現するために量子進化を適応的にトレーニングするための装置および方法を記載する。本装置および方法は、機械学習タスク、および物理的に興味深い状態の準備および研究などの量子シミュレーションを含む様々な設定におけるアプリケーションを有する。
【００４５】
たとえば、ハミルトニアンHの最低エネルギー固有状態である量子システムの量子状態|Ψ>を準備するか解く必要がある場合があるので、H|Ψ>=E0|Ψ>となる。|Ψ>を近似的に準備する1つの方法は、仮説として知られている推測波動関数
【数３】
2019520645.tif 000005
をベクトル
【数４】
2019520645.tif 000006
によって示されるパラメータの多項式数に関してパラメータ化することである。次いで、量子変分原理は、
【数５】
2019520645.tif 000007
を
【数６】
2019520645.tif 000008
である場合に等しく保持する。したがって、|Ψ>は、パラメータ化の中で可能な限り厳密に上記の不等式を作る
【数７】
2019520645.tif 000009
を解くことによって
【数８】
2019520645.tif 000010
で近似されてもよい。本明細書は、仮説をパラメータ化するために、対応する量子システムの自然な制御ノブに基づく低レベル、すなわちサブ論理的な制御を使用して
【数９】
2019520645.tif 000011
をパラメータ化するための装置および方法を記載する。
【００４６】
例示的な動作環境
図1は、例示的な量子進化トレーニングシステム100を示す図である。例示的なシステム100は、1つまたは複数の場所において、1つまたは複数の古典的なコンピュータまたは量子コンピューティングデバイス上で古典的または量子コンピュータプログラムとして実装されるシステムの一例であり、以下に説明するシステム、構成要素、および技法が実装されることが可能である。
【００４７】
量子進化トレーニングシステム100は、古典的プロセッサ104とデータ通信する量子ハードウェア102を含んでもよい。量子進化トレーニングシステム100は、1つまたは複数の量子システム観測量および1つまたは複数のターゲット量子状態、たとえば対応するターゲット特性、たとえば観測量およびターゲット特性106を有する量子状態を指定するデータを含んでもよい入力データとして受信してもよい。進化トレーニングシステム100は、1つまたは複数のターゲット量子状態、たとえばターゲット量子状態110を指定する出力データとして生成してもよい。
【００４８】
1つまたは複数の量子システム観測可能値は、測定可能な演算子、たとえばハミルトニアン演算子、運動量演算子、または位置演算子を含んでもよい。ターゲット量子状態は、ハミルトニアン演算子の1つまたは複数の固有状態、たとえばハミルトニアン演算子の基底状態を含んでもよい。いくつかの実装形態では、最適化問題に対する解は、ハミルトニアン演算子の基底状態に符号化されてもよい。ターゲット量子状態110を指定するデータは、実験プロービングまたはポスト処理のためにさらに提供されてもよく、たとえば対応するエネルギー固有値を決定するために、ターゲット量子状態のエネルギーが測定されてもよい。
【００４９】
量子ハードウェア102は、量子システム112、制御デバイス114、および仮説116を指定するデータを含んでもよい。量子システム112は、1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステム、たとえば量子ビットまたは量子ディットを含んでもよい。いくつかの実装形態では、マルチレベル量子サブシステムは、超伝導量子ビット、たとえばGmon量子ビットであってもよい。システム100が利用するマルチレベル量子サブシステムのタイプは、システム100が適用されるアプリケーションに依存する。たとえば、場合によっては、1つまたは複数の超伝導量子ビット、たとえばGmonまたはXmon量子ビットに結合される1つまたは複数の共振器を含むことが便利であってもよい。他の場合では、イオントラップ、フォトニックデバイス、または超伝導キャビティ(量子ビットを必要とせずに状態が準備されてもよい)が使用されてもよい。マルチレベル量子サブシステムの実現のさらなる例は、fluxmon量子ビット、シリコン量子ドット、またはリン不純物量子ビットを含む。
【００５０】
1つまたは複数の制御デバイス114は、1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータ118、たとえば1つまたは複数の物理的制御パラメータを通じてマルチレベル量子サブシステム112上で動作するように構成されてもよい。たとえば、いくつかの実装形態では、マルチレベル量子サブシステムは超伝導量子ビットであってもよく、制御デバイス114は、それぞれの電圧物理的制御パラメータを有する1つまたは複数のデジタル/アナログ変換器(DAC)を含んでもよい。他の実装形態では、量子システム112は量子回路を含んでもよく、制御デバイス114は、量子ハードウェア102に含まれるワイヤを通じて送信されるマイクロ波パルス物理的制御パラメータを通じて量子システム112上で動作する1つまたは複数の量子論理ゲートを含んでもよい。制御デバイスのさらなる例は、DACが制御する信号を作成してもよい任意の波形発生器を含む。制御パラメータは、量子ビット周波数を含んでもよい。
【００５１】
仮説116を指定するデータは、パラメータ118のセットを含み、量子システム112および量子システム112に作用する制御デバイス114の知識に基づいて選択される。たとえば、仮説116は、量子システム112の状態に関するパラメータ化を決定するために、制御デバイス114およびそれらのそれぞれの制御パラメータ118などの量子ハードウェア102に関する情報を使用する変分仮説であってもよい。いくつかの実装形態では、量子ハードウェア102は、制御デバイス114のサブ論理的、物理的制御パラメータを含んでもよい変分仮説116を形成するパラメータの変分クラスである仮説116をパラメータ化するために直接使用される。
【００５２】
量子ハードウェア102は、量子システム112上で量子測定を実行し、測定結果を古典的プロセッサ104に送信するように構成されてもよい。さらに、量子ハードウェア102は、古典的プロセッサ104から更新された物理的制御パラメータ値120を指定するデータを受信するように構成されてもよい。量子ハードウェア102は、量子システム112上の制御デバイス114のアクションを更新するために、受信した物理的制御パラメータ値120の更新値を使用してもよく、したがって量子状態112の進化をトレーニングする。たとえば、量子ハードウェアは、制御デバイス114に含まれる1つまたは複数のDACの電圧強度を表す新しい値を指定するデータを受信してもよく、それに応じて量子システム112上のDACのアクションを更新してもよい。
【００５３】
古典的プロセッサ104は、たとえばパラメータの初期セットを指定するデータを量子ハードウェア102に送信することによって量子システム112を初期量子状態で初期化することと、ターゲット特性106を有するターゲット量子状態100を実現するために、初期量子状態およびその後の量子状態のアナログ進化を反復的にトレーニングすることとを行うように構成されてもよい。古典的プロセッサは、完了イベントの発生まで、たとえば受信した測定結果108が収束するまで、初期量子状態のアナログ進化を反復的にトレーニングするように構成されてもよい。古典的プロセッサ104は、完了イベントが発生したことを決定し、上述のように実験プロービングのために定義されたターゲット特性106をターゲット量子状態110に提供してもよい。
【００５４】
古典的プロセッサ104は、量子システム112の量子状態およびシステム観測量106のうちの1つまたは複数に基づくコスト関数の値を決定することと、物理的制御パラメータ120の更新値を決定するためにコスト関数の値を最小化することとを行うようにさらに構成されてもよい。たとえば、古典的プロセッサは、パウエル法またはネルダー-ミードを含む勾配のない最小化方法などの最小化方法を実行するように構成されてもよい。
【００５５】
いくつかの実装形態では、量子システム112の量子状態およびシステム観測量106のうちの1つまたは複数に基づくコスト関数の値は、量子状態の期待値およびシステム観測量である。たとえば、古典的プロセッサ104は、初期量子状態において、および初期化された量子状態ごとに、量子システムを反復して初期化することと、測定結果のセット、たとえば測定結果108のセットを決定するために、システム観測量のうちの1つまたは複数の測定を開始することとを行うように構成されてもよい。測定結果のセットに基づいて、古典的プロセッサ104は、量子状態の対応する期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するように構成されてもよい。他の例では、古典的プロセッサ104は、密度演算子の期待値と1つまたは複数のシステム観測量とを決定するように構成されてもよい。
【００５６】
古典的プロセッサ104は、量子ハードウェア102に含まれてもよい1つまたは複数の量子ゲートを較正するようにさらに構成されてもよい。たとえば、古典的プロセッサは、量子システム112上の量子ゲートの正確なアクションを定義することと、量子システム112上の量子ゲートのアクションを決定するために量子システム112の測定を実行または開始することと、量子システム上の量子ゲートのアクションが正確ではないとの判定に応じて、量子ゲートの対応する物理的制御パラメータを調整することと、調整され更新された物理的制御パラメータ120を量子ハードウェア102に提供することとを行うように構成されてもよい。いくつかの実装形態では、古典的プロセッサは、初期量子状態のアナログ進化の反復的なトレーニングとその後の量子状態をゲート較正技法によって組み合わせることによって、ターゲット特性を有するターゲット量子状態を実現するために、量子状態のアナログ進化を反復的にトレーニングするように構成されてもよい。
【００５７】
ハードウェアのプログラミング
図2は、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするための例示的な処理200の流れ図である。便宜上、処理200は、1つまたは複数の場所に位置する1つまたは複数の古典的または量子コンピューティングデバイスのシステムによって実行されるものとして説明される。たとえば、量子進化トレーニングシステム、たとえば本明細書に従って適切にプログラムされた図1の量子進化トレーニングシステム100は、処理200を実行することが可能である。
【００５８】
システムは、量子ハードウェア、たとえば図1の量子ハードウェア102にアクセスする(ステップ202)。量子ハードウェアは1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステムを備える量子システム、たとえば図1の量子システム112、ならびに1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータ、たとえば図1の制御デバイス114およびそれぞれの制御パラメータ118に従って、1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステム上で動作する1つまたは複数の制御デバイスを含んでもよい。それぞれの制御パラメータは、物理的な制御パラメータを含んでもよい。その上で動作する例示的なマルチレベル量子システムおよび制御デバイスは、図1を参照して上述されている。
【００５９】
量子ハードウェアは量子回路を含んでもよく、次に、1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータを通じて量子システム上で動作する1つまたは複数の量子論理ゲートを含んでもよい。いくつかの実装形態では、システムは、制御デバイスを使用して量子ハードウェアに含まれる量子論理ゲートのうちの1つまたは複数を較正してもよい。たとえば、較正されるべき量子ゲートごとに、システムは、量子システム上の量子ゲートの正確なアクションを定義し、量子システム上の量子ゲートのアクションを決定するための測定を実行してもよい。量子システム上の量子ゲートのアクションが正確ではないとの判定に応じて、システムは量子ゲートの対応する制御パラメータを調整してもよい。いくつかの実装形態では、システムは、たとえば量子ハードウェアが高度なアーキテクチャを含む場合、処理200を量子ゲート較正技法と組み合わせてもよい。
【００６０】
システムは、初期量子状態で量子システムを初期化する(ステップ204)。制御パラメータの初期セットは、初期量子状態を定義するパラメータ化を形成してもよい。初期化された量子状態は、量子状態のためのパラメータ化を形成する制御パラメータを有するパラメータ化された量子状態、たとえば仮説または「推測」波動関数であってもよい。いくつかの実装形態では、初期量子状態は、超伝導量子ビットに結合される共振器の状態である。そのような共振器状態は制御可能であり、変分仮説を形成してもよい。
【００６１】
システムは、1つまたは複数の量子システム観測量、および1つまたは複数のターゲット量子状態を取得する(ステップ206)。
【００６２】
いくつかの実装形態では、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするための処理200は、たとえば物理的に興味深い状態の準備および研究するなどの量子シミュレーションタスクに適用されてもよい。そのような場合、システムは、量子システムのハミルトニアンを含む1つまたは複数の量子システム観測量を受信してもよい。システムは、定義されたハミルトニアンの1つまたは複数の固有状態を含む1つまたは複数のターゲット量子状態をさらに受信してもよい。たとえば、受信された量子システム観測量は、分子電子構造ハミルトニアンであってもよく、対応するターゲット量子状態は、分子電子構造ハミルトニアンの基底状態を含んでもよい。別の例では、受信された量子システム観測量は、フェルミハバードモデルハミルトニアンであってもよく、対応するターゲット量子状態は、ハミルトニアンの1つまたは複数の固有状態を含んでもよい。一般に、処理200は、量子力学のために研究することが困難な任意の物理的システムの研究を含む量子シミュレーションタスクに適用されてもよい。
【００６３】
他の実装形態では、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするための処理200は、たとえば最適化タスクを解く機械学習タスクに適用されてもよい。そのような場合、システムは、量子システムのハミルトニアンを含んでもよい1つまたは複数の量子システム観測量を受信してもよい。システムは、量子システムの基底状態への最適化タスクに対する解を符号化するターゲット量子状態をさらに受信してもよい。機械学習タスクへのサブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングすることの適用は、図3を参照して以下でより詳細に説明される。
【００６４】
システムは、完了イベントの発生まで反復的にトレーニングする(ステップ208)。システムは、1つまたは複数のターゲット状態を達成するために、初期量子状態からの変化を反復的にトレーニングしてもよい。いくつかの実装形態では、本システムは、1つまたは複数のターゲット量子状態を実現するために、初期量子状態の進化およびその後の量子状態を反復的にトレーニングしてもよい。進化はアナログ進化であってもよい。反復的なトレーニングは、完了イベントの発生まで、たとえば初期量子状態およびその後の量子状態のアナログ進化が収束するまで実行されてもよい。量子状態のアナログ進化を反復的にトレーニングすることは、図3を参照して以下でより詳細に説明される。
【００６５】
システムは、実験プロービングのためのターゲット量子状態を提供する(ステップ210)。システムは、完了イベントが発生したとの判定に応じて、実験プロービングのためのターゲット量子状態を提供してもよい。たとえば、ステップ206を参照して上述したように、いくつかの実装形態では、処理200は、物理的に興味深い状態の準備および研究するなどの量子シミュレーションタスクに適用されてもよい。システム観測量のうちの少なくとも1つが量子システムのハミルトニアンを含み、1つまたは複数のターゲット量子状態がハミルトニアンの1つまたは複数の固有状態を含む例では、実験プロービングは、固有状態の対応するエネルギー固有値を決定するために、固有状態のうちの1つまたは複数のエネルギーを測定することを含んでもよい。たとえば、システム観測量が分子電子構造ハミルトニアンであり、ターゲット量子状態が分子電子構造ハミルトニアンの基底状態を含む実装形態では、実験プロービングは、基底状態のエネルギーを決定するために、ターゲット量子状態を測定することを含んでもよい。
【００６６】
同様に、ステップ206を参照して上述したように、他の実装形態では、処理200は、たとえば最適化タスクを解く機械学習タスクに適用されてもよい。ターゲット量子状態のターゲット特性が、量子システムの基底状態への最適化タスクに対する解を符号化することを含む例では、実験プロービングは、最適化問題に対する解を取得するなどの機械学習問題を解くことを含んでもよい。
【００６７】
図3は、量子状態のアナログ進化をトレーニングするための例示的な処理300の流れ図である。たとえば、処理300は、図2のステップ208において上述したように、ターゲット量子状態を実現するために、初期量子状態およびその後の量子状態のトレーニング進化の反復を記述することができる。便宜上、処理300は、1つまたは複数の場所に位置する1つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるものとして説明される。たとえば、量子進化トレーニングシステム、たとえば本明細書に従って適切にプログラムされた図1の量子進化トレーニングシステム100は、処理300を実行することが可能である。
【００６８】
量子進化トレーニングシステムは、コスト関数の値を決定する(ステップ302)。コスト関数は、反復のための量子状態および1つまたは複数のシステム観測量に基づいてもよい。
【００６９】
いくつかの実装形態では、量子状態および1つまたは複数のシステム観測量に基づくコスト関数の値は、量子状態の期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数とであってもよい。量子進化トレーニングシステムは、初期量子状態において量子システムを反復的に初期化することによって、量子状態の期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数とを決定してもよい。いくつかの実装形態では、各初期化された量子状態は、相互に初期化された量子状態とは異なる。初期化された量子状態ごとに、測定結果のセットを決定するために、システムは、1つまたは複数のシステム観測量を測定してもよい。測定結果のセットに基づいて、量子進化トレーニングシステムは、量子状態の期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数とを決定してもよい。いくつかの実装形態では、量子進化トレーニングシステムは、密度演算子の期待値と1つまたは複数のシステム観測量とを決定することによって、量子状態の期待値とシステム観測量のうちの1つまたは複数とを決定してもよい。
【００７０】
いくつかの実装形態では、量子状態および1つまたは複数のシステム観測量に基づくコスト関数の値は、量子状態およびシステムハミルトニアンの期待値ではなく、むしろ量子システムの別の観測量によって定義される目的関数の最小値であってもよい。たとえば、図2を参照して上述したように、処理200および300は、対応する目的関数の最小化を必要とするタスクとして常に表現されてもよい、たとえば最適化タスクを解くなどの機械学習タスクに適用されてもよい。
【００７１】
そのような機械学習タスクの例は、ノイズの多いデータを使用するバイナリ分類子のトレーニングである。これは、トレーニングデータがxiによって示されるN個の特徴のベクトルとして提供される機械学習問題と見られてもよい。バイナリラベル、たとえばyiとして示される0または1にそれぞれ関連付けられてもよいM個のトレーニング例が存在する場合がある。トレーニング問題は、例iを分類することによってデータを予測する最適な分類子を決定するように定式化されてもよい。したがって、目的は、トレーニングセット内のすべての(xi, yi)に対してF(xi)=yiとなるような関数Fを見つけることであってもよい。この問題は、データにラベルノイズがあり、それがすべての例を満たすことを不可能にする可能性がある場合、正式には困難になる可能性がある。ノイズの多いデータを用いて分類子をトレーニングするために、非凸の損失関数が0〜1の損失として使用されてもよく、これはラベルノイズに対してロバストである。たとえば、Fが変数
【数１０】
2019520645.tif 000012
でパラメータ化されている場合、トレーニング問題は、
【数１１】
2019520645.tif 000013
を、量
【数１２】
2019520645.tif 000014
を最小にする方法で選択するように定式化されてもよい。分類子は、データポイントを負の分類と正の分類に分割する特徴空間内の超平面と見られてもよい。例iが分類超平面から離れる距離は、マージンと呼ばれてもよい。この例では、sign関数は損失関数であり、yiF(xi)はマージンである。負のマージンはトレーニングラベルの反対の分類を表してもよく、正のマージンはトレーニングラベルと一致する分類を表してもよい。
【００７２】
この最適化は、たとえば処理200および300を使用して、サブ論理制御でトレーニングされた量子進化を使用して実行されてもよい。たとえば、処理200のステップ204において、対応する量子ハードウェアは、たとえば|Ψ>によって示されるxiのうちの1つを符号化する状態で初期化されてもよく、Fは出力状態
【数１３】
2019520645.tif 000015
の観測量として定義されてもよく、ここで、
【数１４】
2019520645.tif 000016
は、xiの各々を分類するために量子回路を使用することによって計算されてもよいトレーニング目的である。したがって、最小化されるべきコスト関数の値は、
【数１５】
2019520645.tif 000017
によって与えられてもよい。次いで、マージン、損失、および経験的リスクは、標準的な技法を使用して計算されてもよい。コスト関数が定義されると、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするための処理は、定義されたコスト関数を最小化する量子状態を見つけるために使用されてもよい。
【００７３】
処理200および300が適用されてもよい機械学習タスクの追加の例は、ニューラルネットワークのトレーニングである。ニューラルネットワークのトレーニングは、たとえば状態
【数１６】
2019520645.tif 000018
に関連付けられる確率分布と、トレーニングデータによって暗示されるモデルとの間のカルバックライブラー(Kullback-Leibler)ダイバージェンスによって表されるコスト関数を選択することによって、サブ論理制御を使用して量子進化をトレーニングするための処理としてキャストされてもよい。
【００７４】
量子進化トレーニングシステムは、制御パラメータの更新値を決定するために、コスト関数の値を最小化する(ステップ304)。いくつかの実装形態では、量子進化トレーニングシステムは、たとえば物理的制御パラメータを調整するなど、制御パラメータを調整することによって、制御パラメータの更新値を決定するために、コスト関数の値を最小化する。たとえば、特定の量子ビット上にローカルフィールドを誘発する場合があるパルス形状を決定するパラメータは、電圧DAC上の対応するピクセルを変更することによって調整されてもよい。別の例として、量子ハードウェアがイオントラップを含む場合、量子ビットはレーザを使用して制御されてもよく、レーザパルス形状または強度を決定するパラメータが調整されてもよい。調整されてもよい他の制御パラメータは、量子ビット周波数またはチップ温度を含む。量子進化トレーニングシステムは、勾配のない貪欲最小化法、たとえばパウエル法またはネルダー-ミードを実行することによって、制御パラメータの更新値を決定するために、コスト関数の値を最小化してもよい。たとえば、コスト関数が、量子状態の期待値、および1つまたは複数のシステム観測量である場合、量子進化トレーニングシステムは、システムパラメータ、たとえばハードウェア制御パラメータの新しい設定を示唆するために、エネルギーランドスケープの貪欲最小化を実行してもよい。
【００７５】
量子進化トレーニングシステムは、完了イベントが発生したと判定されるまで、ステップ302および304を反復的に実行する(ステップ306)。いくつかの実装形態では、完了イベントは、ステップ302を参照して上述した状態とシステム観測量のうちの1つまたは複数とに基づくコスト関数の決定された値が収束することである。
【００７６】
本明細書に記載されるデジタルおよび/または量子の主題、ならびにデジタル機能動作および量子動作の実装形態は、本明細書およびそれらの構造的均等物に開示された構造、あるいはそれらの1つまたは複数の組合せを含むデジタル電子回路、適切な量子回路、またはより一般的には量子計算システムにおいて、有形に具現化されたデジタルおよび/または量子コンピュータソフトウェアまたはファームウェアにおいて、デジタルおよび/または量子コンピュータハードウェアにおいて実装されることが可能である。「量子計算システム」という用語は、これらに限定されないが、量子コンピュータ、量子情報処理システム、量子暗号システム、または量子シミュレータを含んでもよい。
【００７７】
本明細書に記載されるデジタルおよび/または量子の主題の実装形態は、データ処理装置によって実行されるために、またはデータ処理装置の動作を制御するために1つまたは複数のデジタルおよび/または量子コンピュータプログラム、すなわち有形の非一時的ストレージ媒体上で符号化されたデジタルおよび/または量子コンピュータプログラム命令の1つまたは複数のモジュールとして実装されることが可能である。デジタルおよび/または量子コンピュータストレージ媒体は、機械可読ストレージデバイス、機械可読ストレージ基板、ランダムまたはシリアルアクセスメモリデバイス、1つまたは複数の量子ビット、あるいはそれらのうちの1つまたは複数の組合せであってもよい。代替的に、またはそれに加えて、プログラム命令は、データ処理装置によって実行するために適切なレシーバ装置に送信するためにデジタル/量子情報を符号化するために生成された、デジタルおよび/または量子情報、たとえば機械で生成された電気信号、光学信号または電磁信号を符号化することができる人工的に生成された伝播信号上で符号化されることが可能である。
【００７８】
量子情報および量子データという用語は、量子システムによって運ばれ、保持され、またはそこに記憶される情報またはデータを指し、最小の非自明なシステムは量子ビット、すなわち量子情報の単位を定義するシステムである。「量子ビット」という用語は、対応する状況において2つのレベルのシステムとして適切に近似されてもよいすべての量子システムを包含することが理解される。そのような量子システムは、たとえば2つ以上のレベルを有するマルチレベルシステムを含んでもよい。一例として、そのようなシステムは、原子、電子、光子、イオン、または超伝導量子ビットを含むことができる。多くの実装形態では、計算基礎状態は、基底状態および第1の励起状態で識別されるが、計算状態がより高いレベルの励起状態で識別される他の設定も可能であることが理解される。「データ処理装置」という用語は、デジタルおよび/または量子データ処理ハードウェアを指し、たとえばプログラマブルデジタルプロセッサ、プログラマブル量子プロセッサ、デジタルコンピュータ、量子コンピュータ、複数のデジタルおよび量子プロセッサまたはコンピュータ、ならびにそれらの組合せを含むデジタルおよび/または量子データを処理するためのあらゆる種類の装置、デバイス、および機械を包含する。本装置はまた、たとえばFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)、ASIC(特定用途向け集積回路)、または量子シミュレータ、すなわち特定の量子システムに関する情報をシミュレートまたは生成するように設計された量子データ処理装置などの専用論理回路であることが可能であり、あるいはそれをさらに含むことが可能である。特に、量子シミュレータは、汎用量子計算を実行する能力を持たない専用量子コンピュータである。本装置は、任意で、ハードウェアに加えて、デジタルおよび/または量子コンピュータプログラムのための実行環境を作成するコード、たとえばプロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、またはそれらの1つまたは複数の組合せを構成するコードを含むことができる。
【００７９】
プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、またはコードとも呼ばれ、あるいは記述されてもよいデジタルコンピュータプログラムは、コンパイラ型言語またはインタープリタ型言語、あるいは宣言型言語または手続き型言語を含む任意の形式のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアロンプログラムとして、あるいはデジタルコンピューティング環境における使用に適したモジュール、構成要素、サブルーチン、または他のユニットとして、あらゆる形式で展開することができる。プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、またはコードとも呼ばれ、あるいは記述されてもよい量子コンピュータプログラムは、コンパイラ型言語またはインタープリタ型言語、あるいは宣言型言語または手続き型言語を含む任意の形式のプログラミング言語で記述することができ、適切な量子プログラミング言語に翻訳されるか、量子プログラミング言語、たとえばQCLまたはQuipperで記述することができる。
【００８０】
デジタルおよび/または量子コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のファイルに対応してもよいが、そうである必要はない。プログラムは、たとえばマークアップ言語文書に記憶された1つまたは複数のスクリプトなどの他のプログラムまたはデータを保持するファイルの一部に、問題のプログラム専用の単一のファイルに、あるいは、たとえば1つまたは複数のモジュール、サブプログラム、またはコードの一部を記憶するファイルなどの複数の調整されたファイルに記憶されてもよい。デジタルおよび/または量子コンピュータプログラムは、1つのデジタルまたは1つの量子コンピュータ、あるいは1つのサイトに位置するか、または複数のサイトにわたって分散され、デジタルおよび/または量子データ通信ネットワークによって相互接続された複数のデジタルおよび/量子コンピュータ上で実行されるように展開されてもよい。量子データ通信ネットワークは、量子システムを使用して量子データ、たとえば量子ビットを伝送してもよいネットワークであると理解される。一般に、デジタルデータ通信ネットワークは、量子データを伝送することができないが、量子データ通信ネットワークは、量子データとデジタルデータの両方を伝送してもよい。
【００８１】
本明細書に記載される処理および論理フローは、1つまたは複数のプログラマブルデジタルおよび/または量子コンピュータによって実行され、1つまたは複数のデジタルおよび/または量子プロセッサで適宜動作し、入力デジタルおよび量子データを動作して出力を生成することによって機能を実行するために1つまたは複数のデジタルおよび/または量子コンピュータプログラムを実行することができる。処理および論理フローはまた、たとえばFPGAまたはASICなどの専用論理回路、あるいは量子シミュレータによって、あるいは専用論理回路または量子シミュレータと1つまたは複数のプログラムされたデジタルおよび/または量子コンピュータとの組合せによって実行することができ、また装置はそれらとして実装されてもよい。
【００８２】
1つまたは複数のデジタルおよび/あるいは量子コンピュータのシステムが、特定の動作またはアクションを実行するように「構成される」システムは、システムが、動作中にシステムに動作またはアクションを実行させる、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組合せをインストールしたことを意味する。特定の動作またはアクションを実行するように構成されるべき1つまたは複数のデジタルおよび/または量子コンピュータプログラムは、1つまたは複数のプログラムが、デジタルおよび/または量子データ処理装置によって実行されると、装置に動作またはアクションを実行させる命令を含むことを意味する。量子コンピュータは、量子コンピューティング装置によって実行されると、装置に動作またはアクションを実行させる命令をデジタルコンピュータから受信してもよい。
【００８３】
デジタルおよび/または量子コンピュータプログラムの実行に適したデジタルおよび/または量子コンピュータは、汎用または専用のデジタルおよび/または量子プロセッサあるいはその両方、あるいは任意の他の種類の中央デジタルおよび/または量子処理ユニットに基づくことが可能である。一般に、中央デジタルおよび/または量子処理ユニットは、読出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、あるいは量子データ、たとえば光子、またはそれらの組合せを伝送するために適した量子システムから命令ならびにデジタルおよび/または量子データを受信する。
【００８４】
デジタルコンピュータおよび/または量子コンピュータの必須要素は、命令を実行または遂行するための中央処理装置と、命令ならびにデジタルおよび/または量子データを記憶するための1つまたは複数のメモリデバイスである。中央処理装置およびメモリはまた、専用論理回路または量子シミュレータによって補完されることもでき、そこに組み込まれることができる。一般に、デジタルおよび/または量子コンピュータはまた、たとえば量子情報を記憶するために適した磁気、光磁気ディスク、光ディスク、または量子システムなどのデジタルおよび/または量子データを記憶するための1つまたは複数の大容量ストレージデバイスを含むか、そこからデジタルおよび/または量子データを受信するために、あるいはそこにデジタルおよび/または量子データを転送するために、あるいはその両方のために動作可能に結合される。しかしながら、デジタルおよび/または量子コンピュータは、そのようなデバイスを有する必要はない。
【００８５】
デジタルおよび/または量子コンピュータプログラム命令ならびにデジタルおよび/または量子データを記憶するために適したデジタルおよび/または量子コンピュータ可読媒体は、たとえばEPROM、EEPROM、およびフラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイス、たとえば内蔵ハードディスクまたはリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、CD-ROMおよびDVD-ROMディスク、ならびにトラップされた原子または電子などの量子システムを含む、不揮発性デジタルおよび/または量子メモリ、媒体ならびにメモリデバイスのすべての形態を含む。量子メモリは、高い忠実度と効率で量子データを長期にわたって記憶できるデバイス、たとえば光が伝送のために使用される光-物質インターフェース、および重畳または量子コヒーレンスなどの量子データの量子特徴を記憶および保存するための物質であることが理解される。
【００８６】
本明細書またはその一部に記載される様々なシステムの制御は、1つまたは複数の非一時的機械可読ストレージ媒体に記憶され、1つまたは複数のデジタルおよび/または量子処理デバイス上で実行可能な命令を含むデジタルおよび/または量子コンピュータプログラム製品に実装できる。本明細書またはその一部に記載されるシステムは、それぞれ1つまたは複数のデジタルおよび/または量子処理デバイス、ならびに本明細書に記載される動作を実行するための実行可能命令を記憶するためのメモリを含んでもよい装置、方法、またはシステムとして実装できる。
【００８７】
本明細書は多くの具体的な実装形態の詳細を含むが、これらは請求されてもよい範囲を限定するものではなく、特定の実装形態に特有である可能性がある特徴の説明として解釈されるべきである。別個の実装形態の文脈において本明細書に記載される特定の機能は、単一の実装形態における組合せにおいて実装されることが可能である。逆に、単一の実装形態の文脈において説明される様々な機能はまた、複数の実装形態において別々に、または任意の適切なサブコンビネーションにおいて実装されることが可能である。さらに、特徴は、特定の組合せにおいて作用するものとして上述されており、当初はそのように主張されていたとしても、請求された組合せからの1つまたは複数の特徴は、場合によってはその組合せから切り取られることが可能であり、請求された組合せは、サブコンビネーションまたはサブコンビネーションのバリエーションに向けられてもよい。
【００８８】
同様に、動作は、特定の順序で図面に示されているが、これは、そのような動作が、所望の結果を達成するために、示された特定の順序または逐次的な順序どおりに、あるいは図示されたすべての動作が実行されることを必要とするものとして理解されるべきではない。特定の状況では、マルチタスキングおよび並列処理が有利な場合がある。さらに、上述の実装形態における様々なシステムモジュールおよび構成要素の分離は、すべての実装形態においてそのような分離を必要とするものとして理解されるべきではなく、記載されたプログラム構成要素およびシステムは、一般に単一のソフトウェア製品に一緒に統合されること、または複数のソフトウェア製品にパッケージ化されることが可能であることが理解されるべきである。
【００８９】
主題の特定の実装形態について説明した。他の実装形態は、以下の請求項の範囲内にある。たとえば、特許請求の範囲に列挙されたアクションは、異なる順序で実行され、依然として所望の結果を達成することができる。一例として、添付の図面に示された処理は、所望の結果を達成するために、示された特定の順序または逐次的な順序を必ずしも必要としない。場合によっては、マルチタスキングおよび並列処理が有利な場合がある。
【符号の説明】
【００９０】
100  量子進化トレーニングシステム
102  量子ハードウェア
104  古典的プロセッサ
106  ターゲット特性
108  測定結果
110  ターゲット量子状態
112  量子システム
112  マルチレベル量子サブシステム
114  制御デバイス
116  仮説
118  制御パラメータ
120  物理的制御パラメータ値
120  物理的制御パラメータ
200  処理
300  処理
【図１】
2019520645.tif 000019
【図２】
2019520645.tif 000020
【図３】
2019520645.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月29日(2018.6.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
量子ハードウェアにアクセスするステップであって、前記量子ハードウェアが、
1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステムを備える量子システムと、
前記1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステム上で動作する1つまたは複数の制御デバイスと
を備える、ステップと、
前記量子システムの初期量子状態を定義するために、仮説波動関数をパラメータ化する前記1つまたは複数の制御デバイスの1つまたは複数の制御パラメータを調整するステップであって、前記1つまたは複数の制御パラメータが、それぞれ前記マルチレベル量子サブシステムが位置する物理環境のパラメータに関連する、ステップと、
1つまたは複数の量子システム観測量および1つまたは複数のターゲット量子状態を取得するステップと、
完了イベントの発生まで、前記1つまたは複数のターゲット量子状態を実現するために、前記初期量子状態の進化およびその後の量子状態を反復的にトレーニングするステップであって、前記進化がアナログ進化である、ステップと
を備える、方法。
【請求項２】
反復的にトレーニングするステップが、前記1つまたは複数のターゲット量子状態を達成するために、前記初期量子状態からの変化を反復的にトレーニングするステップを備える、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
反復的にトレーニングするステップが、反復ごとに、
前記反復のための現在の量子状態と、前記量子システム観測量のうちの前記1つまたは複数と基づくコスト関数の値を決定するステップと、
前記現在の量子状態を定義する前記制御パラメータの更新値を決定するために、前記コスト関数の前記値を最小化するステップと、
前記完了イベントが発生したかどうかを判定するステップと
を備える、請求項1または2に記載の方法。
【請求項４】
前記制御パラメータの更新値を決定するために、前記コスト関数の前記値を最小化するステップが、前記制御パラメータを調整するステップを備える、請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記完了イベントが発生したとの判定に応じて、実験プロービングのための前記1つまたは複数のターゲット量子状態を提供するステップをさらに備える、請求項3または4に記載の方法。
【請求項６】
(i)前記量子システム観測量のうちの少なくとも1つが、前記量子システムのハミルトニアンを備え、(ii)前記1つまたは複数のターゲット量子状態が、前記ハミルトニアンの1つまたは複数の固有状態を備え、(iii)実験プロービングが、前記固有状態の対応するエネルギー固有値を決定するために、前記固有状態のうちの1つまたは複数の前記エネルギーを測定することを備える、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
(i)前記システム観測量が分子電子構造ハミルトニアンであり、(ii)前記1つまたは複数のターゲット量子状態が、前記分子電子構造ハミルトニアンの基底状態を備え、(iii)実験プロービングが、前記基底状態のエネルギーを決定するために、前記ターゲット量子状態を測定することを備える、請求項5または6に記載の方法。
【請求項８】
前記量子状態と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とに基づく前記コスト関数の前記値が、前記量子状態の期待値と前記システム観測量のうちの1つまたは複数である、請求項3から7のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記量子状態の期待値と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップが、
初期量子状態において前記量子システムを反復的に初期化するステップと、
初期化された量子状態ごとに、測定結果のセットを決定するために、前記1つまたは複数のシステム観測量を測定するステップと、
前記測定結果のセットに基づいて、前記量子状態の期待値と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップと
を備える、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
各初期化された量子状態が、相互に初期化された量子状態とは異なる、請求項9に記載の方法。
【請求項１１】
前記量子状態の期待値と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とを決定するステップが、密度演算子の期待値と前記1つまたは複数のシステム観測量とを決定するステップを備える、請求項9または10に記載の方法。
【請求項１２】
前記制御パラメータの更新値を決定するために前記コスト関数の前記値を最小化するステップが、勾配のない貪欲最小化法を実行するステップを備える、請求項3から11のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記完了イベントが、前記量子状態と前記システム観測量のうちの1つまたは複数とに基づく前記コスト関数の前記決定された値が収束することである、請求項3から12のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
1つまたは複数のターゲット量子状態を取得するステップは、最適化問題に対する解を前記量子システムの前記基底状態に符号化するステップを備える、請求項1から13のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記実験プロービングから前記最適化問題に対する解を取得するステップをさらに備える、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
前記量子ハードウェアが量子回路を備える、請求項1から15のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記制御デバイスが、1つまたは複数のそれぞれの制御パラメータを通じて前記量子システム上で動作する1つまたは複数の量子ゲートを含む、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
較正されるべき量子ゲートごとに、
前記量子システム上の前記量子ゲートの正確なアクションを定義するステップと、
前記量子システム上の前記量子ゲートの前記アクションを決定するために測定を実行するステップと、
前記量子システム上の前記量子ゲートの前記アクションが正確ではないとの判定に応じて、前記量子ゲートの対応する制御パラメータを調整するステップと
を備える、前記量子ゲートのうちの1つまたは複数を較正するステップをさらに備える、請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
反復的にトレーニングするステップが、反復的にトレーニングするステップと、前記量子ゲートのうちの1つまたは複数を較正するステップと組み合わせるステップを備える、請求項18に記載の方法。
【請求項２０】
(i)前記初期量子状態がトレーニングデータを符号化し、(ii)前記1つまたは複数のシステム観測量が予測関数として機能し、(iii)反復的にトレーニングするステップが、機械学習問題を解くステップを備える、請求項1から19のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記初期量子状態が、超伝導量子ビットに結合される共振器の状態である、請求項1から20のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
量子ハードウェアであって、
1つまたは複数のマルチレベル量子サブシステムを備える量子システムと、
前記1つまたは複数のマルチレベル量子システム上で動作する1つまたは複数の制御デバイスと
を備える量子ハードウェアと、
1つまたは複数の古典的プロセッサであって、
前記量子システムの初期量子状態を定義するために、仮説波動関数をパラメータ化する前記1つまたは複数の制御デバイスの1つまたは複数の制御パラメータを調整することであって、前記1つまたは複数の制御パラメータが、それぞれ前記マルチレベル量子サブシステムが位置する物理環境のパラメータに関連する、調整することと、
1つまたは複数の量子システム観測量および1つまたは複数のターゲット量子状態を取得することと、
完了イベントの発生まで、前記1つまたは複数のターゲット量子状態を実現するために、前記初期量子状態の進化およびその後の量子状態を反復的にトレーニングすることであって、前記進化がアナログ進化である、トレーニングすることと
を行うように構成される1つまたは複数の古典的プロセッサと
を備える、装置。
【請求項２３】
前記1つまたは複数の古典的プロセッサが、前記1つまたは複数のターゲット量子状態を達成するために、前記初期量子状態からの変化を反復的にトレーニングするように構成される、請求項22に記載の装置。
【請求項２４】
前記マルチレベル量子サブシステムが量子ビットである、請求項22または23に記載の装置。
【請求項２５】
前記量子ビットが超伝導量子ビットである、請求項22から24のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２６】
前記超伝導量子ビット上で動作する前記制御デバイスが、それぞれの電圧制御パラメータを有する少なくとも1つのデジタル/アナログ変換器を含む、請求項25に記載の装置。
【請求項２７】
前記超伝導量子ビット上で動作する前記制御デバイスが、前記ハードウェア内の1つまたは複数のワイヤを通じて送信される1つまたは複数のマイクロ波パルスを生成するように構成される、請求項22から26のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２８】
前記量子ハードウェアが量子回路を備える、請求項22から27のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２９】
前記量子回路が、1つまたは複数の量子論理ゲートを備える、請求項28に記載の装置。
【請求項３０】
コンピュータによって実行されると、請求項1から21のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を備える、コンピュータ可読記憶媒体。
【国際調査報告】
2019520645.tif 000022
2019520645.tif 000023
2019520645.tif 000024