Pythonで量子プログラミングやってみた
Pythonで触れられる色々な量子コンピューターSDKを紹介します。
ここでは、量子アルゴリズムであるグローバーのアルゴリズムを量子ゲートで実装します。 2量子ビットで|11>を探索します。
今回、紹介するのはこれです。
理論、パッケージのインストールは紹介しないので、適宜他のページを参照してください。
Qiskit
無料のIBMQアカウントを登録すると実機の量子コンピュータを使って計算することもできます。
パッケージのインポート
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy from qiskit import QuantumCircuit, ClassicalRegister, QuantumRegister from qiskit import Aer, execute from qiskit.visualization import plot_histogram
グローバーのアルゴリズムを実装
# 量子ビット、古典ビットの準備 qr = QuantumRegister(2) cr = ClassicalRegister(2) # 量子回路初期化 qc = QuantumCircuit(qr,cr) # オラクル(|11>を反転) qc.h(qr) qc.cz(qr[0],qr[1]) qc.h(qr) # 振幅増幅 qc.x(qr) qc.cz(qr[0],qr[1]) qc.x(qr) qc.h(qr) # 測定 qc.measure(qr,cr)
量子回路の表示
qc.draw(output='mpl')
シミュレーション結果
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator') result = execute(qc, simulator, shots=10000).result() result.get_counts()
{'11': 10000}
plot_histogram(result.get_counts())
実機の量子コンピュータで計算
計算を実行するにはIBMQアカウント(無料)の設定が必要です。
from qiskit import IBMQ from qiskit.providers.ibmq import least_busy IBMQ.load_account() provider = IBMQ.get_provider(group='open') backend_lb = least_busy(provider.backends(simulator=False, operational=True)) print("Least busy backend: ", backend_lb)
Least busy backend: ibmq_16_melbourne
from qiskit.tools.monitor import job_monitor backend = backend_lb shots = 1024 job_exp = execute(qc, backend=backend, shots=shots) job_monitor(job_exp, interval = 2)
Job Status: job has successfully run
results = job_exp.result() answer = results.get_counts(qc) plot_histogram(answer)
実機でも|11>が最も確率が高くなっており、グローバーのアルゴリズムで解が得られていることがわかります。 確率が1ではないのは、ノイズの影響と考えられます。
Blueqat
日本の量子コンピュータベンチャーのMDRが開発した量子コンピュータシミュレータです。
日本語でのチュートリアルが充実しています。 github.com
パッケージのインポート
from blueqat import Circuit
グローバーのアルゴリズムを実装
# 量子回路初期化 qc = Circuit(2) # オラクル(|11>を反転) qc.h[:].cz[0, 1].h[:] # 振幅増幅 qc.x[:].cz[0, 1].x[:].h[:] # 測定 qc.m[:]
回路の実装コードが短いのが特徴だと思います。
量子回路の表示
表示機能はなさそう。
シミュレーション結果
qc.run(shots=10000)
Counter({'11': 10000})
import numpy as np labels , values = zip(*qc.run(shots=10000).items()) indexes = np.arange(len(labels)) width = 0.3 plt.bar(indexes, values, width) plt.xticks(indexes, labels)
Cirq
パッケージのインポート
%matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from cirq import LineQubit, Circuit, Simulator, measure import cirq
グローバーのアルゴリズムを実装
# 量子回路初期化 qr = [LineQubit(i) for i in range(2)] qc = Circuit() # 量子回路 qc = qc.from_ops( # オラクル(|11>を反転) cirq.H(qr[0]), cirq.H(qr[1]), cirq.CZ(qr[0],qr[1]), cirq.H(qr[0]), cirq.H(qr[1]), # 振幅増幅 cirq.X(qr[0]), cirq.X(qr[1]), cirq.CZ(qr[0],qr[1]), cirq.X(qr[0]), cirq.X(qr[1]), cirq.H(qr[0]), cirq.H(qr[1]), # 測定 cirq.measure(qr[0], key='m0'), cirq.measure(qr[1], key='m1'), )
量子回路の表示
qc
0: ───H───@───H───X───@───X───H───M('m0')───
│ │
1: ───H───@───H───X───@───X───H───M('m1')───
シミュレーション結果
simulator = cirq.Simulator()
result = simulator.run(qc, repetitions=10000)
result.histogram(key=['m0'])
Counter({1: 10000})
result.histogram(key='m1')
Counter({1: 10000})
感想
個人的にはQiskitが機能そろってて、使いやすい印象です。
