演算子逆伝播

このパッケージは、期待値計算における回路の深さを減らすための演算子逆伝播（OBP）を実装しています。この手法では、量子回路の末尾にあるゲートを通してオブザーバブルを後方へ伝播させます。その結果、回路はより浅くなりますが、オブザーバブルの測定基底が増えるというコストが生じます。演算子を回路のより奥まで逆伝播させるほど、オブザーバブルのサイズは指数関数的に増大し、古典と量子の両方でリソースのオーバーヘッドが生じます。しかし、一部の回路では、得られるパウリ・オブザーバブルの分布が最悪ケースの指数的スケーリングよりも集中しており、ハミルトニアンのうち係数の小さい項を切り捨てて量子オーバーヘッドを減らせる場合があります。これによって生じる誤差を制御することで、精度と効率の適切なトレードオフを見つけることができます。

演算子逆伝播の実行方法はいくつかありますが、このパッケージはクリフォード摂動論に基づく手法を使用しています。この手法には、さまざまなゲートを逆伝播する際に生じるオーバーヘッドが、そのゲートの非クリフォード性によって決まるという利点があります。そのため、量子オーバーヘッドが抑えられている場合でも古典オーバーヘッドが大きい、テンソルネットワークに基づく OBP 手法と比べて、一部の回路ファミリーでは効率が向上します。

このパッケージは、一般的な量子回路とパウリ・オブザーバブルの期待値の推定に適しています。ただし、高マジック（非クリフォード性が非常に高い）回路では、オブザーバブルを回路の意味のある部分まで伝播させる前に、切り捨てによるオブザーバブル誤差が許容できないほど大きくなる可能性が高くなります。クリフォードに近い回路では、比較的小さな誤差範囲を保ちながら、回路のはるかに多くの部分を通して伝播させられる場合があります。

はじめに

このパッケージをすぐに使い始めるための簡単なガイドは、クイックスタートガイドにあります。

ユースケースの例

この手法は、2次元スピン・モデルの時間発展のために、より深さの小さいトロッター回路を実装する目的で使用されています [1]。

技術的な説明

• 単一のエントリーポイント： backpropagate 関数が OBP を実行します。

• 深さと精度のトレードオフに対する2つの独立した制御：

  • OperatorBudget は、逆伝播中にオブザーバブルがどれだけ大きくなってよいかを制限します。

  • TruncationErrorBudget は、逆伝播中にどれだけの誤差を許容するかを制限します。

• 有効性は回路のクリフォード性の度合いに依存します： 高マジック回路（つまり非クリフォード性が非常に高い回路）では、オブザーバブルに追加される項の係数が大きくなりやすく、より早い段階で切り捨て誤差が生じるため、固定の誤差予算のもとでは深さの削減効果が制限されます。クリフォードに近い回路は、同じ予算でもより積極的に切り捨てることができ、より深くまで逆伝播できます。

• 完全に内部を確認可能： 各実行は OBPMetadata オブジェクトを返します。このオブジェクトには、スライスごとのパウリ項の数、QWC グループの数、累積した切り捨て誤差が記録されており、plot_* ヘルパーで演算子の増大や誤差を回路の深さに対して可視化できます。QPU の時間を使う前に予算を調整するのに便利です。

コントリビュート

開発者ガイドは、このプロジェクトのリポジトリのルートにある CONTRIBUTING.md にあります。参加する際は、Qiskit の行動規範を守ることが求められます。

リクエストやバグの管理には GitHub issues を使用しています。

このパッケージの引用

研究でこのパッケージを使用する場合は、このプロジェクトのリポジトリにある CITATION.bib ファイルを使用して、適切な文献を引用してください。

ライセンス

Apache License 2.0

非推奨ポリシー

このパッケージはセマンティック・バージョニングに従います。ユーザー体験を改善するために、破壊的変更を行うことがあります。可能な場合は、新しいインターフェースと共存できる限り、古いインターフェースを残し、非推奨としてマークします。実質的な改善、破壊的変更、非推奨はすべて、リリースノートに記載されます。

参考文献

1. 2. Fuller et al., “Improved quantum computation using operator backpropagation,” npj Quantum Inf. 12, 51 (2026). [arXiv]