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IBM Quantum Platform

샘플 기반 양자 대각화(SQD)

이 패키지는 양자 시스템의 해밀토니안과 같은 양자 연산자의 고유값과 고유벡터를 구하는 기법인 샘플 기반 양자 대각화(SQD)를 구현합니다 [1–6]. 이는 파울리 연산자나 2차 양자화된 페르미온 연산자의 선형 조합으로 표현되는 해밀토니안을 대상으로 할 수 있다. SQD 기반 워크플로는 현재의 양자 컴퓨터에서 실행될 수 있으며, 변분법으로는 달성할 수 없었던 문제 규모는 물론, 정확한 고전적 대각화 방법의 한계를 넘어서는 규모까지도 확장 가능함이 입증되었다.

SQD 기반 워크플로에서는 먼저 양자 장치에서 하나 이상의 양자 상태를 준비한 다음, 이를 샘플링합니다. 그런 다음, 이러한 노이즈가 포함된 샘플을 처리하기 위해 고전적인 분산 컴퓨팅 기법을 사용합니다. 이 처리는 두 단계에 걸쳐 반복적으로 수행됩니다. 첫째, 구성 복원 단계에서 입력 문제에 대한 정보를 활용하여 잡음이 포함된 표본을 보정하고, 둘째, 해당 표본들이 생성하는 부분공간에서 해밀토니안을 투영하고 대각화합니다. 이 단계들은 수렴할 때까지 자기일관성을 유지하며 반복된다. 그 결과, 주어진 해밀토니안의 근사적인 최소 고유값(에너지)과 최소 에너지 고유상태가 구해집니다. SQD는 양자 잡음으로 인해 손상된 샘플에 대해서도 견고합니다. 사실, 양자 컴퓨터에서 유용한 신호를 추출할 수만 있다면, SQD의 결과는 잡음이 섞인 비트열의 영향을 받지 않습니다.

qiskit-addon-sqd 실무에서 다양한 양자 회로에서 추출한 샘플을 전통적인 방식으로 처리하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어,

  1. 회로를 표본 추출했을 때 목표 파동함수(예를 들어, 기저 상태)가 상당한 지지 영역을 갖는 전자 배열이 생성되도록 매개변수가 선택된 변분 회로 가설. 이는 해밀토니안에 수백만 개의 상호작용 항이 포함될 수 있는 화학 응용 분야에서 매력적인 특징입니다 [1]. LUCJ 회로를 사용하여 이 접근법을 화학 분야에 적용한 예시는, N2 분자의 기저 상태 에너지를 근사하는 방법에 대한 튜토리얼을 참고하십시오.
  2. 점차 늘어나는 시간 간격에 걸쳐 일련의 크릴로프 기저 상태들이 준비된다. 양호한 초기 상태와 기저 상태의 희소성을 가정할 때, 이 접근법이 효율적으로 수렴한다는 것이 입증되었다. 양자 소자 상에서 트로터화(Trotterized)된 시간 진화 회로를 구현해야 하므로, 이 접근법은 양자 화학과 같은 복잡한 다체 해밀토니안보다는 격자 모델 [2] 에 적용하는 데 가장 적합하다. 이 접근법을 페르미온 격자 해밀토니안에 적용한 예시는, 단순화된 단일 불순물 앤더슨 모델의 기저 상태 에너지를 근사하는 방법에 대한 튜토리얼 을 참고하십시오.
  3. qDRIFT 를 이용한 시간 진화 연산자의 무작위 컴파일 방식으로 구현된 크릴로프 기저 상태 집합. 이 접근법은 시간 진화에 대한 트로터(Trotter) 기반 분해에 비해 깊이(depth)가 더 짧은 회로를 생성하므로, 양자화학 해밀토니안에 적용될 수 있다. 이 기법은 다환 방향족 탄화수소의 기저 상태 에너지에 적용되었다 [6].

시작하기

이 패키지를 빠르게 시작하는 데 도움이 되는 간단한 안내서는 퀵스타트 가이드에서 확인할 수 있습니다.

유스 케이스 예제

샘플 기반 양자 대각화 기법은 다양한 워크플로우를 구현하는 데 활용될 수 있습니다. 이 기능이 사용된 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

기술적 논의

시스템 규모 및 계산 사양

SQD의 계산 비용은 주로 고유상태 솔버 호출에서 발생합니다. 자기일관성 구성 복원 반복 과정의 각 단계에서, n_batches 개의 고유상태 솔버 호출이 수행됩니다. 각 호출들은 당황스러울 정도로 병렬적으로 처리됩니다. 이 튜토리얼 에서는 이러한 호출이 for 루프 안에 포함되어 있습니다. 이러한 호출을 병렬로 수행하는 것이 매우 권장됩니다.

이 qiskit_addon_sqd.fermion.solve_fermion() 함수는 멀티스레드 방식으로 구현되어 있으며, 약 10~30개의 코어를 사용하여 약 25개의 공간 궤도와 약 10개의 전자를 가진, 부분공간 차원이 약 10^7인 시스템을 처리할 수 있습니다.

부분공간 차원의 선택

부분공간 차원의 선택은 고유상태 해석기의 정확도와 실행 시간에 영향을 미칩니다. 부분공간이 클수록 계산 정확도는 높아지지만, 그 대가로 실행 시간과 메모리 요구량이 증가합니다. 주어진 시스템의 최적 부분공간 크기는 알려져 있지 않으므로, 본 가이드에 설명된 바와 같이 부분공간 차원을 활용한 수렴성 연구를 수행할 수 있습니다.

부분공간 차원은 간접적으로 설정됩니다

qiskit_addon_sqd.subsampling.postselect_and_subsample()이 패키지에서는 사용자가.의 samples_per_batch 인수를 통해 각 부분공간에 포함될 비트스트링의 개수를 제어합니다. 이 논증의 값은 양자화학 응용 분야에서 부분공간 차원의 상한을 설정한다. 자세한 내용은 이 예시를 참고하세요.

해결기

투영 및 대각화 단계는 고전적인 솔버를 통해 수행됩니다. 여기에서는 페르미온 계용과 큐비트 계용, 두 가지 일반적인 솔버를 제공합니다. 특정 시스템에 더 효율적일 수 있는 다른 솔버를 사용자가 연동할 수 있습니다.

기여

소스 코드는 GitHub 에서 확인할 수 있습니다.

개발자 가이드가 이 프로젝트 저장소의 루트 디렉터리에 있는 CONTRIBUTING.md 에 있습니다. 참여 시, 참가자는 Qiskit의 행동 강령을 준수해야 합니다.

요청 사항과 버그를 추적하기 위해 GitHub 의 이슈를 활용하고 있습니다.

이 패키지를 인용하며

연구에서 이 패키지를 사용하신다면, 이 프로젝트 저장소에 있는 CITATION.bib 파일을 참고하여 적절한 참고 문헌을 인용해 주시기 바랍니다.

라이센스

Apache License 2.0

폐기 정책

저희는 시맨틱 버저닝을 따릅니다. 사용자 경험을 개선하기 위해 때때로 호환성 변경을 적용할 수 있습니다. 가능한 경우, 기존 인터페이스가 새로운 인터페이스와 공존할 수 있는 한 이를 유지하면서 더 이상 사용되지 않는 것으로 표시할 것입니다. 각 주요 개선 사항, 호환성 변경 사항 또는 사용 중단 예정 기능은 릴리스 노트에 기록될 것입니다.

참조

  1. 하비에르 로블레도-모레노 외, 양자 중심 슈퍼컴퓨터를 활용한 정확한 해를 넘어선 화학, arXiv:2405.05068[ quant-ph].

  2. 제프리 유 외, 샘플 기반 크릴로프 대각화를 위한 양자 중심 알고리즘, arXiv:2501.09702 [quant-ph].

  3. 칸노 케이타 외, 양자 선택적 구성 상호작용: 양자 컴퓨터가 선택한 부분공간에서 해밀토니안의 고전적 대각화, arXiv:2302.11320 [quant-ph].

  4. 스기사키 켄지 외, 양자 컴퓨터를 이용한 대규모 전자 구조 계산을 위한 해밀토니안 시뮬레이션 기반의 양자 선택형 구성 상호작용, arXiv:2412.07218 [quant-ph].

  5. Mathias Mikkelsen, Yuya O. Nakagawa, “시간 진화 상태를 고려한 양자 선별 구성 상호작용”, arXiv:2412.13839 [quant-ph].

  6. 사무엘레 피치넬리 외, 무작위 표본 기반 크릴로프 양자 대각화를 통해 수렴성이 입증된 양자 화학, arXiv:2508.02578 [quant-ph].

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