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公開番号2025063493
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-16
出願番号2023172746
出願日2023-10-04
発明の名称量子計算支援プログラム、量子計算支援方法、および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人扶桑国際特許事務所
主分類G06N 10/60 20220101AFI20250409BHJP(計算;計数)
要約【課題】量子計算におけるノイズの影響を軽減する。
【解決手段】情報処理装置10は、パラメータを含む量子回路2に従ったパラメータの値ごとの複数回の量子計算それぞれについての計算結果と、量子計算において設定されたパラメータの値との対応関係に基づいて、回帰モデル5を学習する。回帰モデル5は、パラメータの値を説明変数とし、量子計算の計算結果を目的変数とする。そして情報処理装置10は、回帰モデル5を用いて量子計算の解7を特定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
パラメータを含む量子回路に従った前記パラメータの値ごとの複数回の量子計算それぞれについての計算結果と、前記量子計算において設定された前記パラメータの値との対応関係に基づいて、前記パラメータの値を説明変数とし、前記量子計算の前記計算結果を目的変数とする回帰モデルを学習し、
前記回帰モデルを用いて前記量子計算の解を特定する、
処理をコンピュータに実行させる量子計算支援プログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記回帰モデルを学習する処理では、ガウス過程またはカーネル法を用いて前記回帰モデルを学習する、
請求項１記載の量子計算支援プログラム。
【請求項３】
前記回帰モデルを学習する処理では、前記ガウス過程または前記カーネル法により、前記回帰モデルの前記説明変数に応じた前記目的変数の推定の不確実性を計算し、
前記量子計算の解を特定する処理では、前記目的変数の推定の不確実性が所定値以上となる前記説明変数の値の範囲から、前記量子計算の解を特定する、
請求項２記載の量子計算支援プログラム。
【請求項４】
前記回帰モデルを学習する処理では、量子多体系の基底状態を求める複数回の前記量子計算それぞれについての前記パラメータの値と前記量子計算の前記計算結果との対応関係に基づいて、前記回帰モデルを学習する、
請求項１記載の量子計算支援プログラム。
【請求項５】
前記量子計算の前記計算結果を前記基底状態に近づける方向へ前記パラメータの値を更新する処理と、更新された前記パラメータの値を設定した前記量子回路に従ったゲート操作を量子コンピュータに実行させ、前記量子コンピュータによる測定結果に基づいて前記計算結果を算出する処理とを繰り返し実行することで、前記量子計算の前記計算結果と前記パラメータの値との対応関係を取得する処理を、前記コンピュータにさらに実行させる、
請求項４記載の量子計算支援プログラム。
【請求項６】
前記量子計算の解を特定する処理では、前記回帰モデルにおいて前記目的変数の値が極値をとる前記説明変数の値を、前記量子計算の解として特定する、
請求項１記載の量子計算支援プログラム。
【請求項７】
前記回帰モデルを学習する処理では、前記量子計算の前記計算結果と前記パラメータの値との対応関係に基づいて、複数の正則化パラメータそれぞれを適用した回帰モデル候補を学習し、前記複数の正則化パラメータそれぞれの前記回帰モデル候補のうちから、所定の条件に基づいて前記回帰モデルを決定する、
請求項１記載の量子計算支援プログラム。
【請求項８】
前記回帰モデルを学習する処理では、前記複数の正則化パラメータそれぞれを適用した前記回帰モデル候補のうちから、三角関数との整合性に基づいて前記回帰モデルを決定する、
請求項７記載の量子計算支援プログラム。
【請求項９】
パラメータを含む量子回路に従った前記パラメータの値ごとの複数回の量子計算それぞれについての計算結果と、前記量子計算において設定された前記パラメータの値との対応関係に基づいて、前記パラメータの値を説明変数とし、前記量子計算の前記計算結果を目的変数とする回帰モデルを学習し、
前記回帰モデルを用いて前記量子計算の解を特定する、
処理をコンピュータが実行する量子計算支援方法。
【請求項１０】
パラメータを含む量子回路に従った前記パラメータの値ごとの複数回の量子計算それぞれについての計算結果と、前記量子計算において設定された前記パラメータの値との対応関係に基づいて、前記パラメータの値を説明変数とし、前記量子計算の前記計算結果を目的変数とする回帰モデルを学習し、前記回帰モデルを用いて前記量子計算の解を特定する処理部、
を有する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、量子計算支援プログラム、量子計算支援方法、および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
量子化学計算を用いれば、未知の物質の特性を調べることができる。量子化学計算では、物質の高精度のエネルギーが計算される。量子多体系の基底状態のエネルギーは、例えばＶＱＥ（Variational Quantum Eigensolver）により計算することができる。ＶＱＥは、誤り訂正のない中規模な量子コンピュータ（ＮＩＳＱ：Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer）を用いたアルゴリズムである。ＶＱＥは、創薬や新物質発見への応用が期待されている。
【０００３】
ＶＱＥではＮＩＳＱでの量子回路の評価結果をもとにパラメータの最適化が行われる。パラメータの最適化には、例えばＳＰＳＡ（Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation）などの手法が用いられる。またＶＱＥは、ＤＭＥＴ（Density Matrix Embedding Theory）においてサブルーチンとして使うことができる。ＤＭＥＴは、無限系の基底状態特性などの周波数に依存しない量を計算するための量子埋め込み理論である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
"SPSA(Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation) - A Method for System Optimization"、［online］、The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory、［２０２３年９月１９日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https（スキーム名）://www.jhuapl.edu/SPSA/（ホスト名＋パス名）＞
Knizia, Gerald, and Garnet Kin-Lic Chan, "Density Matrix Embedding: A Simple Alternative to Dynamical Mean-Field Theory", Physical review letters, 2 November 2012, Vol. 109, Iss. 18
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＮＩＳＱのようなノイズを含む量子デバイスを用いた最適化の解探索で得られる解は、ノイズの影響を受け、真の最適解からずれてしまう場合がある。このようなノイズの影響による解の誤差は、ＶＱＥだけでなく、組合せ最適化のためのアルゴリズムであるＱＡＯＡ（Quantum Approximate Optimization Algorithm）、ＤＭＥＴのようにＶＱＥをサブルーチンとして使う量子計算など、ＮＩＳＱを用いた多くの量子計算において同様に生じる問題である。
【０００６】
１つの側面では、本件は、量子計算におけるノイズの影響を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの案では、以下の処理をコンピュータに実行させる量子計算支援プログラムが提供される。
コンピュータは、パラメータを含む量子回路に従ったパラメータの値ごとの複数回の量子計算それぞれについての計算結果と、量子計算において設定されたパラメータの値との対応関係に基づいて、パラメータの値を説明変数とし、量子計算の計算結果を目的変数とする回帰モデルを学習する。そしてコンピュータは、回帰モデルを用いて量子計算の解を特定する。
【発明の効果】
【０００８】
１態様によれば、量子計算におけるノイズの影響を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
第１の実施の形態に係る量子計算支援方法の一例を示す図である。
第２の実施の形態のシステム構成の一例を示す図である。
量子計算システムを構成する装置のハードウェアの一例を示す図である。
ＶＱＥによる量子化学計算の一例を示す図である。
最適化の履歴を用いたガウス過程またはカーネル法による推定の一例を示す図である。
量子コンピュータシステムの機能の一例を示すブロック図である。
基底エネルギー計算処理の一例を示す図である。
回帰モデル学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。
ガウス過程またはカーネル法による回帰モデルの一例を示す図である。
ガウス過程またはカーネル法による回帰モデルに基づく解の一例を示す図である。
正則化パラメータの調整を含めた回帰モデル学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。なお各実施の形態は、矛盾のない範囲で複数の実施の形態を組み合わせて実施することができる。
〔第１の実施の形態〕
第１の実施の形態は、量子計算におけるノイズの影響を抑制する量子計算支援方法である。
（【００１１】以降は省略されています）

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