Переход на Qiskit 2.x: Оптимизация QAOA требует внимания к деталям

Автор: Денис Аветисян

В этой статье рассматриваются подводные камни переноса реализаций алгоритма QAOA между версиями Qiskit, демонстрируя важность корректной настройки бюджета выборки для обеспечения высокой точности.

Миграция QAOA с Qiskit 1.x на 2.x требует тщательной калибровки бюджета выборки для сохранения точности оптимизации, несмотря на идентичные схемы и параметры.

Несмотря на стремление к воспроизводимости результатов в квантовых вычислениях, миграция алгоритмов между версиями программных фреймворков может приводить к неожиданным расхождениям. В работе ‘Migrating QAOA from Qiskit 1.x to 2.x: An experience report’ рассматриваются проблемы переноса алгоритма квантового приближенного оптимизации (QAOA) из Qiskit 1.x в Qiskit 2.x. Установлено, что ключевым фактором, влияющим на точность, является бюджет выборки — количество выполнений квантовой схемы, причем недостаточная выборка может значительно снизить эффективность алгоритма, несмотря на идентичность схем и параметров оптимизации. Какие скрытые параметры в квантово-классическом взаимодействии могут оказывать решающее влияние на производительность гибридных алгоритмов и как обеспечить воспроизводимость результатов при миграции квантового программного обеспечения?

Разрушая Границы: Квантовый Подход к Оптимизации

Многие задачи оптимизации, возникающие в реальном мире, представляют собой серьезную проблему для классических алгоритмов из-за экспоненциального роста вычислительной сложности с увеличением масштаба. Это препятствие замедляет прогресс в критически важных областях, таких как логистика, где необходимо оптимизировать маршруты и поставки, финансы, где требуется эффективное управление портфелями и снижение рисков, и материаловедение, где поиск новых материалов с заданными свойствами требует анализа огромного количества комбинаций. Неспособность эффективно решать эти задачи ограничивает возможности планирования, прогнозирования и инноваций, подчеркивая потребность в новых вычислительных подходах, способных преодолеть ограничения классических методов и открыть путь к более эффективным решениям.

Алгоритм квантовой аппроксимации оптимизации (QAOA) представляет собой перспективный гибридный подход, объединяющий возможности квантовых и классических вычислений для решения сложных задач оптимизации. В его основе лежит использование квантовых явлений, таких как суперпозиция и запутанность, позволяющих исследовать множество возможных решений одновременно. QAOA позволяет кодировать задачу оптимизации в квантовое состояние, а затем, используя последовательность унитарных операций, приближенно найти оптимальное решение. В отличие от классических алгоритмов, которые последовательно перебирают варианты, QAOA задействует квантовую механику для экспоненциального увеличения пространства поиска, что потенциально может привести к значительному ускорению в решении определенных классов задач, особенно в областях, где традиционные методы оказываются неэффективными.

Эффективность квантового алгоритма QAOA напрямую зависит от точной настройки как параметров квантовой схемы, так и классических оптимизационных процедур. Несмотря на потенциал алгоритма в решении сложных задач оптимизации, его производительность крайне чувствительна к выбору углов эволюции в квантовой цепи и стратегии, используемой для их определения в классическом цикле. Неоптимальные параметры приводят к существенному снижению точности решения, а поиск наилучшей комбинации требует значительных вычислительных ресурсов. Таким образом, тщательная калибровка этих параметров является ключевым фактором для успешного применения QAOA в практических задачах, где требуется достижение высокой точности при ограниченных вычислительных возможностях.

Эффективное исследование пространства параметров в алгоритме QAOA требует тщательно разработанной структуры, уравновешивающей вычислительные затраты и точность получаемых решений. Поиск оптимальных параметров — это сложная задача, поскольку полный перебор невозможен даже для умеренно сложных задач. Современные подходы часто используют методы адаптивной оптимизации, такие как градиентный спуск или эволюционные алгоритмы, но их эффективность сильно зависит от выбора стратегии исследования и параметров самой оптимизации. Ключевым является разработка методов, позволяющих быстро находить области пространства параметров, содержащие хорошие решения, избегая при этом локальных оптимумов и чрезмерных вычислительных издержек. Использование метаэвристик и техник машинного обучения для предсказания производительности различных конфигураций параметров становится все более важным инструментом для масштабирования QAOA и решения реальных задач оптимизации.

Модульность Qiskit 2.x: Строим Будущее Квантовых Вычислений

Qiskit 2.x представляет собой кардинальную переработку фреймворка, внедряющую модульную архитектуру, основанную на концепции “Примитивов” (Primitives). Вместо монолитной структуры, Qiskit 2.x разделяет функциональность на независимые, переиспользуемые модули, такие как $sampler$ и $estimator$, предоставляющие низкоуровневый контроль над выполнением квантовых схем и измерениями. Этот подход позволяет разработчикам более гибко настраивать и оптимизировать квантовые алгоритмы, а также интегрировать их с классическими вычислительными ресурсами, что повышает эффективность и масштабируемость квантовых вычислений. Модульность также упрощает расширение фреймворка и добавление новых функциональных возможностей.

Примитивы Qiskit, такие как Sampler и Estimator, предоставляют низкоуровневый контроль над выполнением квантовых схем и измерением результатов. Sampler позволяет получать вероятностные распределения состояний, возвращая выборки из выходных данных квантовой схемы. Это достигается путем многократного выполнения схемы и сбора статистики о полученных результатах. Estimator, в свою очередь, предназначен для оценки средних значений наблюдаемых величин, используя квантовую схему в качестве функции для вычисления этих значений. Оба примитива позволяют пользователю напрямую управлять параметрами выполнения, такими как количество запусков схемы и метод измерения, обеспечивая гибкость и оптимизацию для конкретных задач и аппаратных платформ. Это позволяет разработчикам более эффективно использовать квантовые ресурсы и настраивать алгоритмы для достижения максимальной производительности.

Переход к модульной архитектуре Qiskit 2.x позволяет более эффективно распределять ресурсы и настраивать квантовые алгоритмы, такие как QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm), под конкретные задачи. Это достигается за счет возможности детальной настройки параметров выполнения квантовых схем и измерений, что позволяет оптимизировать использование кубитов и глубины цепи. Например, для задач, требующих высокой точности, можно увеличить количество вычислений и использовать более сложные схемы измерений, а для задач, где важна скорость, можно упростить схему и уменьшить количество кубитов. Такая гибкость особенно важна при решении задач оптимизации, где характеристики оптимального решения могут значительно варьироваться в зависимости от конкретного экземпляра проблемы.

Новая архитектура Qiskit 2.x упрощает интеграцию квантового оборудования с классическими оптимизаторами, обеспечивая более эффективное взаимодействие между ними. Это достигается за счет унифицированного интерфейса и стандартизированных протоколов обмена данными, позволяющих классическим алгоритмам оптимизации напрямую управлять параметрами квантовых схем и анализировать результаты измерений. Такая интеграция является ключевой для разработки гибридных квантово-классических алгоритмов, таких как вариационные квантовые алгоритмы ($VQE$) и квантово-аппроксимированное оптимальное управление ($QAOA$), где классический оптимизатор используется для итеративной настройки параметров квантовой схемы с целью минимизации целевой функции. Это позволяет эффективно использовать преимущества как квантовых, так и классических вычислений для решения сложных задач.

Ресурсное Планирование и Производительность Алгоритма: Точность в Деталях

Бюджет выборки — количество выполнений квантовой схемы — напрямую влияет на точность и воспроизводимость результатов алгоритма QAOA. В контексте QAOA, увеличение бюджета выборки позволяет более полно исследовать пространство решений, снижая статистический шум и повышая вероятность получения корректного ответа. Недостаточный бюджет выборки приводит к неполному охвату возможных состояний и, как следствие, к снижению точности и ухудшению воспроизводимости результатов. Например, при недостаточной выборке, алгоритм может упустить оптимальное решение или давать различные результаты при повторных запусках с одинаковыми параметрами.

Алгоритмы из библиотеки Qiskit, включая реализации QAOA, используют бюджет выборки (Sampling Budget) для эффективного исследования пространства решений. Этот бюджет определяет количество запусков квантовой схемы, что позволяет алгоритму собирать статистические данные о различных возможных решениях. Увеличение бюджета выборки повышает вероятность обнаружения оптимального или близкого к оптимальному решения, так как позволяет исследовать большее количество состояний. QAOA, будучи гибридным алгоритмом, использует классическую оптимизацию на основе данных, полученных в результате квантовых измерений, поэтому количество этих измерений (определяемое бюджетом выборки) напрямую влияет на качество решения и скорость сходимости алгоритма.

Эффективное распределение ресурсов, определяемое параметром ‘Sampling Budget’ (бюджет выборки), играет ключевую роль в достижении баланса между вычислительными затратами и качеством решения в алгоритмах, таких как QAOA. Увеличение бюджета выборки напрямую влияет на статистическую достоверность полученных результатов, позволяя более полно исследовать пространство решений. Недостаточный бюджет выборки может приводить к низкой точности и воспроизводимости результатов, в то время как чрезмерное его значение увеличивает время вычислений без существенного улучшения качества решения. Оптимальный выбор бюджета выборки требует учета конкретной задачи, доступных вычислительных ресурсов и требуемой точности.

Увеличение бюджета выборки с 10 000 до 250 000 кадров позволило восстановить точность алгоритма QAOA до уровня, соответствующего эталонным значениям библиотеки. Первоначальный охват выборки составлял всего 23% при 10 000 кадрах, что указывало на недостаточное исследование пространства решений. Увеличение бюджета выборки до 250 000 кадров повысило охват до 88%, значительно улучшив статистическую надежность и точность результатов, что подтверждает критическую роль бюджета выборки в производительности гибридных квантовых алгоритмов.

Использование ‘Statevector Simulator’ позволяет верифицировать производительность алгоритма QAOA при практически неограниченном бюджете выборки (sampling budget). Это достигается за счет того, что симулятор оперирует с полным описанием квантового состояния, а не с результатами измерений, как это происходит на реальном квантовом оборудовании. Такой подход позволяет получить эталонные значения, которые служат точкой отсчета для оценки производительности QAOA на реальных квантовых устройствах с ограниченным бюджетом выборки и подверженных шумам. Результаты, полученные с использованием Statevector Simulator, обеспечивают возможность количественной оценки влияния ограниченных ресурсов и ошибок на качество решения, что необходимо для оптимизации и калибровки реальных квантовых схем.

Определение Целевой Функции: Ключ к Эффективной Оптимизации

В рамках алгоритма квантового приближенного оптимизации (QAOA) ключевую роль играет так называемый “Гамильтониан стоимости” — математическая конструкция, которая кодирует целевую функцию оптимизируемой задачи. По сути, этот гамильтониан представляет собой оператор, описывающий энергию системы, и его минимизация эквивалентна нахождению оптимального решения исходной задачи. Вместо непосредственной работы с исходной, возможно, сложной задачей, QAOA преобразует её в задачу минимизации $H_C$, где $H_C$ — это и есть гамильтониан стоимости. Этот подход позволяет использовать принципы квантовой механики для поиска оптимальных решений, а структура гамильтониана напрямую определяет характеристики и эффективность всего алгоритма. Правильный выбор и построение гамильтониана стоимости — необходимый этап для успешного применения QAOA к конкретной задаче оптимизации.

Многие задачи оптимизации изначально формулируются с использованием модели Изинга, что значительно расширяет возможности так называемого «Cost Hamiltonian». Модель Изинга, описывающая взаимодействие спинов в магнитном поле, позволяет элегантно представить широкий спектр проблем — от задач о покрытии множества до логических схем и даже некоторых задач машинного обучения. Применение модели Изинга позволяет преобразовать сложные ограничения и взаимосвязи в математическую форму, пригодную для решения с использованием квантовых алгоритмов, таких как QAOA. Фактически, Cost Hamiltonian, представляющий собой функцию стоимости, становится более мощным инструментом, способным описывать более сложные и реалистичные сценарии оптимизации, поскольку он может быть построен на основе принципов, заложенных в модели Изинга и ее обобщениях.

Алгоритм COBYLA (Constrained Optimization BY Linear Approximation) представляет собой классический метод оптимизации, широко используемый в рамках квантового приближенного оптимального алгоритма (QAOA) для минимизации так называемого “Гамильтониана стоимости”. COBYLA эффективно находит оптимальные решения, последовательно приближая целевую функцию линейными выражениями и используя ограничения для направления поиска. В QAOA этот алгоритм играет ключевую роль, определяя параметры вариационного квантового контура и стремясь к минимизации $H_C$, что позволяет получить результаты, близкие к оптимальным для решаемой задачи оптимизации. Его способность адаптироваться к различным типам задач и эффективно использовать вычислительные ресурсы делает COBYLA ценным инструментом в разработке гибридных квантово-классических алгоритмов.

В ходе экспериментов с использованием квантового приближенного оптимизационного алгоритма (QAOA) и выделенным бюджетом в 250 000 измерений, удалось достичь значения целевой функции, равного 561. Этот результат полностью соответствует оптимальному решению задачи и представляет собой значительное улучшение по сравнению с первоначальными результатами. Достижение оптимального значения демонстрирует потенциал гибридных квантово-классических алгоритмов, особенно при условии достаточного количества ресурсов для проведения измерений. Полученные данные подчеркивают, что правильное распределение вычислительных ресурсов является критически важным фактором для раскрытия возможностей квантовых вычислений в решении сложных оптимизационных задач.

Тщательный выбор как функции стоимости, кодируемой в виде $Hamiltonian$, так и классического оптимизатора имеет решающее значение для получения значимых результатов в гибридных квантово-классических алгоритмах. Некорректно подобранная функция стоимости может неадекватно отражать суть решаемой задачи оптимизации, приводя к неточным или нерелевантным решениям. Аналогично, неэффективный классический оптимизатор может застрять в локальных минимумах или потребовать чрезмерных вычислительных ресурсов для достижения приемлемой точности. Успешное применение квантово-классических методов, таких как QAOA, напрямую зависит от синергии между квантовой и классической составляющими, что требует внимательного подбора обоих компонентов для эффективного исследования пространства решений и демонстрации потенциала данного подхода.

Исследование миграции QAOA из Qiskit 1.x в 2.x демонстрирует, что простое повторение одного и того же алгоритма не гарантирует сохранения точности. Недостаточный бюджет выборки, то есть количество запусков схемы, может привести к значительному снижению качества решения, даже если сама схема и параметры оптимизации остаются неизменными. Как однажды заметил Винтон Серф: «Интернет — это не просто технология, это способ думать». Эта фраза перекликается с сутью представленной работы: понимание системы, в данном случае — алгоритма и его реализации, требует внимания к деталям и осознания влияния даже незначительных параметров, таких как бюджет выборки, на конечный результат. Игнорирование этих аспектов равносильно попытке мыслить, не учитывая все связи и взаимозависимости.

Что дальше?

Представленная работа выявляет закономерность, которая, возможно, давно известна опытным практикам, но заслуживает явного формулирования: формальное сохранение алгоритмической конструкции не гарантирует сохранения результата. Миграция реализации QAOA между версиями Qiskit демонстрирует, что кажущаяся неизменность параметров может скрывать критическую зависимость от ресурсов — в данном случае, от бюджета выборки. Это напоминает, что истинная безопасность — это прозрачность, а не обфускация. Недостаточно просто перенести код; необходимо понимать, как он работает и какие скрытые факторы влияют на его производительность.

Необходимо более глубокое исследование влияния бюджета выборки на различные варианты QAOA, включая анализ его взаимосвязи с параметрами оптимизации и сложностью решаемой задачи. Интересно было бы исследовать, существуют ли методы адаптивной корректировки бюджета выборки в процессе оптимизации, позволяющие добиться оптимального баланса между точностью и вычислительными затратами. Вопрос о воспроизводимости результатов в квантовых вычислениях остаётся открытым, и данная работа подчеркивает важность документирования не только алгоритма, но и всех сопутствующих факторов, влияющих на его реализацию.

В конечном счёте, понимание системы — это взлом её, умом или руками. Этот опыт демонстрирует, что даже кажущаяся простая миграция кода может стать ключом к раскрытию скрытых зависимостей и ограничений. Необходимо постоянно подвергать сомнению кажущиеся очевидными правила, чтобы по-настоящему понять природу квантовых вычислений и возможности их применения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08245.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-10 11:16

🚀 Квантовые новости