アメリカ合衆国エネルギー省のブルックヘブン国立研究所、ノースイースタン大学、Google Quantum AI、テキサス大学オースティン校の研究者たちが、新しい量子計算アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、将来の量子コンピュータが解決できる問題の範囲を拡大することが期待されています。この「量子ヘルミート変換（QHT）」と呼ばれるアルゴリズムは、新しい「量子原語」を導入しており、これは基本的な計算の構成要素です。研究者たちは、この原語が量子コンピュータのデータ処理や物理システムのシミュレーションの方法を改善し、人工知能などの新興アプリケーションをサポートできると述べています。
このチームは、ソルトレイクシティで開催された第58回ACM理論計算シンポジウム（STOC 2026）で研究成果を発表しました。
量子ヘルミート変換が量子計算に新たな機会をもたらす
量子計算の構成要素が不足しているため、量子コンピュータは従来のコンピュータとは異なり、量子力学の現象（重ね合わせやエンタングルメントなど）を利用した専門的なアルゴリズムに依存しています。量子ハードウェアの面では重要な進展があったものの、研究者たちは、ソフトウェアエコシステムには異なるアプリケーションで再利用できる多様な標準化されたアルゴリズム原語が欠けていると指摘しています。新たに開発された量子ヘルミート変換は、このギャップを埋めることを目指しています。従来の計算において、ヘルミート変換はエンジニアリング、物理学、信号処理などで広く使用されており、量子調和振動子を記述する上で重要な役割を果たし、機械学習やデータサイエンスで使用されるガウスベースのシステムにも応用されています。
しかし、これまでのところ、量子コンピュータ上で同等の操作を効率的に実行することは依然として高コストです。
研究チームは、対数計算コストでヘルミート変換を実行できる量子回路を設計し、既存の方法と比較して必要な操作数を大幅に削減しました。このアルゴリズムは、量子システムの未来の状態を中間ステップをシミュレートすることなく計算できる「量子ファストフォワード」と呼ばれる技術を組み合わせています。研究者たちは、この能力が計算開始前に複雑な量子状態を準備するために必要な時間を大幅に短縮できると指摘しています。チームが開発した新しい状態準備方法と組み合わせることで、量子ヘルミート変換は量子情報をより効率的に表現し分析する実用的な方法を提供します。
量子ヘルミート変換の応用可能性は広範
この研究は根本的な数学的性質を持っていますが、その影響は理論物理を超えています。ヘルミート関数は、統計学、機械学習、信号処理で使用される多くのガウスモデルを支えているため、研究者たちはこの新しい量子原語が最終的により効率的な量子アルゴリズムをサポートし、人工知能、材料科学、エネルギー研究、先進的な科学シミュレーションなどの分野に応用できると信じています。おそらく最も重要なのは、チームが再利用可能な量子原語ライブラリを拡張することで、研究者たちが既存の技術（量子フーリエ変換など）に依存することなく、新しい量子アルゴリズムのクラスを設計できるようになると考えていることです。
この研究によれば、量子ヘルミート変換は適切な量子計算条件下で、最適な既知の従来の方法に対して指数的な速度優位性を提供します。
このプロジェクトは、アメリカ合衆国エネルギー省の高等科学計算研究プログラムの支援を受けた研究から生まれました。ノースイースタン大学の助教授である寧宝とブルックヘブン国立研究所の共同任命者であるStephen Jordanとの初期の議論が、テキサス大学オースティン校の研究者とのより広範な協力へと発展しました。この作業は、より強力な量子ハードウェアを開発するだけでなく、将来の量子コンピュータの広範な実用に必要な数学的基盤を構築することの重要性を強調しています。QHTのようなアルゴリズムを大規模に実行できる耐障害量子コンピュータはまだ開発中ですが、研究者たちは新しいアルゴリズム原語が将来の量子システムが実現できる基本的な構成要素であると考えています。
量子ヘルミート変換は完全なアプリケーションではなく、再利用可能な計算ツールであり、将来の量子アルゴリズムはさまざまな科学分野に基づいて構築されることができます。