High Performance Computing for Materials Simulation by Quantum-Classical Hybrid Algorithms

通过量子经典混合算法进行材料模拟的高性能计算

• 批准号: 21K03391
• 负责人: 田中 宗
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K03391/
• 关键词: 量子コンピューティング; 量子・古典ハイブリッドアルゴリズム; 機械学習; ブラックボックス最適化; イジングマシン; 量子アニーリング; 量子臨界現象; 量子古典ハイブリッドアルゴリズム; 物質シミュレーション; 量子コンピュータ

本研究課題において，2022年度は主に以下の2点の研究を行った．第一に，物質シミュレーションの高速化につながることが期待される，量子アニーリングマシンを含むイジングマシンやゲート式量子コンピュータの性能を引き出すアルゴリズム開発を行った．具体的には，対象とする問題に含まれる制約条件を満たす状態間を量子遷移する方法の検討や，イジングモデルの固有エネルギーを変えずに，状態間のハミング距離のみ変える「エネルギー地形変換」，また，以下に述べる「マージ手法」や「スピン変数消去法」を提案した．「マージ手法」とは，局所解から効率よく脱出する手法として，単スピンフリップを動作原理とするイジングマシンにおいてマルチスピンフリップと等価な状態遷移を可能にする手法である．これを典型的な組合せ最適化問題に対して適用し，従来手法に対して残留エネルギー（イジングマシンの評価指標の一つ）を削減することに成功した．「スピン変数消去法」とは，線形制約をもつ組合せ最適化問題を効率的かつ高精度に解くための手法である．イジングマシンは入力可能な変数の個数に制限があるため，組合せ最適化問題を少ない変数の個数で定式化することが重要となる．標準的に用いられているペナルティ法と比較して，スピン変数消去法はより少ない変数の個数で組合せ最適化問題を定式化できる．この手法により，より大規模な組合せ最適化問題をイジング計算機で取り扱うことが可能となった．第二に，量子アニーリングマシンを含むイジングマシンによるブラックボックス最適化手法について，我々の提案手法の適用範囲を広げるための方法を検討した．複数の目的関数からなる多目的ブラックボックス最適化や，多値変数の場合についてのブラックボックス最適化に対応可能な方法を構築した．本研究成果は，プレプリントサーバ（arXiv:2209.01016)や，国際会議AQC2022等で報告した．

在该研究主题中，我们在2022财年进行了两个主要研究点：首先，我们开发了一种算法，该算法带来了ISING机器的性能，包括量子退火机和封闭式量子计算机，预计会导致更快的材料模拟。具体而言，我们提出了一种解决目标问题中包含的约束和“能量地形转换”的状态之间量子过渡的方法，该方法仅更改状态之间的锤态距离，而无需更改ISING模型的内在能量，以及下面描述的“合并方法”和“合并方法”和“旋转变量消除方法”。 “合并方法”是一种有效地从本地解决方案中逃脱的技术，是一种允许在Ising机器中使用单个旋转翻转作为操作原理的ISING机器中的状态转换。与常规方法相比，这将应用于典型的组合优化问题，并能够减少剩余能量（Ising机器的评估指标之一）。 “旋转变量消除方法”是一种有效，准确地与线性约束解决组合优化问题的方法。由于ISING机器对可以输入的变量数量有限制，因此与少数变量一起制定组合优化问题很重要。与标准惩罚方法相比，旋转变量消除方法可以与少量变量制定组合优化问题。这种方法使使用ISING计算机处理大型组合优化问题成为可能。其次，我们研究了一种使用ISING机器（包括量子退火机）的黑匣子优化的方法来扩展我们提出的黑框方法范围的方法。我们构建了一种可以容纳由多个目标函数组成的多目标黑匣子优化的方法，以及针对多值变量的情况进行了黑匣子优化。这项研究的结果是在预印式服务器（ARXIV：2209.01016）和国际会议AQCCC2022上报道的。

项目成果

Continuous black-box optimization with quantum annealing and random subspace coding

• 发表时间: 2021-04
• 期刊: ArXiv
• 作者: Syun Izawa;Koki Kitai;Shu Tanaka;R. Tamura;Koji Tsuda

量子アニーリング等イジングマシン研究の現状と今後の課題

量子退火等伊辛机研究现状及未来挑战

• 发表时间: 2022
• 作者: Hiroaki Matsueda;Yukiya Ide;Sadamichi Maekawa;北川皓也，松枝宏明;田中 宗;白井 達彦，戸川 望;大金幸平，松枝宏明，正木祐輔;金井 博志，田中 宗;松林幸弘，正木祐輔，松枝宏明;森崇人，真鍋秀隆，松枝宏明;菊池 脩太，戸川 望，田中 宗;鎌田陽，松枝宏明，石田邦夫;関 優也，田村 亮，田中 宗;熊本達也，松枝宏明;福田 瞳輝也，山下 将司，関 優也，田中 宗;高橋 虎太郎，菊池 脩太，田中 宗;北川皓也，松枝宏明;大坪 優太，白井 達彦，田中 宗;松枝宏明，北川皓也;田中 宗
• 通讯作者: 田中 宗

イジング計算機向けマルチスピンフリップ法

伊辛计算机的多自旋翻转方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 田中 宗;網野 あかね，服部 智大，菊池 脩太，田中 宗;日野 幹太，田中 宗;田中 宗;田中 宗;田中 宗，関 優也;田中 宗;白井達彦，戸川望;白井達彦，戸川望
• 通讯作者: 白井達彦，戸川望

異種イジングマシンによるハイブリッドアルゴリズムの提案

使用异构伊辛机的混合算法的提议

• 发表时间: 2022
• 作者: 田中 宗;網野 あかね，服部 智大，菊池 脩太，田中 宗
• 通讯作者: 網野 あかね，服部 智大，菊池 脩太，田中 宗

Performance Analysis of Factorization Machine with Annealing usingInteger-Encoding Methods

使用整数编码方法进行退火因子分解机的性能分析

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuya Seki;Ryo Tamura;and Shu Tanaka
• 通讯作者: and Shu Tanaka