Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
量子コンピューター超入門ハンズオン 2020/04/24
Search
Ayumu-walker
April 24, 2020
Technology
1.6k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
量子コンピューター超入門ハンズオン 2020/04/24
Ayumu-walker
April 24, 2020
More Decks by Ayumu-walker
See All by Ayumu-walker
IBM Quantum Challenge Spring 2023 Lab5解説
ayumu0118
0
260
円周率の日スペシャル 量子コンピューターと円周率の話
ayumu0118
0
950
IBM Cloud Festa 2020 GUIから始める量子コンピューター超入門
ayumu0118
1
850
量子コンピューター超入門ハンズオン 補足資料 線形代数
ayumu0118
1
1.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
知見・人・API・DB・予算 ─ ナイナイ尽くしだった人事データ整備 with dbt、5年間の学び
ken6377
1
170
脱金融のフューチャー・デザイン / Future Design Beyond Finance
ks91
PRO
0
140
ゼロをイチにする仕事が終わったあと
smasato
0
310
“ID沼入口” - 基本とセキュリティから始める、考え続けるためのID管理技術勉強会 告知&イントロ
ritou
0
440
証券システムを10年Scalaで作り続けるということ - 関数型まつり2026
krrrr38
3
750
生成AI活用によるODC欠陥分析の分類高速化の実践と導入効果 / 20260703 Suguru Ishii
shift_evolve
PRO
2
100
小さいから、全部わかる。— 常駐AI "xangi" のすすめ
sugupoko
0
270
CSに"SLO"は要らない、経営層に"99.9%"は伝わらない - SREを全社に"翻訳"する3原則
cscengineer
PRO
1
3.6k
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
11k
完全自律ロボットを作りたくて、先に開発を自律させた話(ROS Japan UG #63 LT)
rryz09
0
410
テスト設計の本質を改めて考えてみる~生成AIを活用する時代だからこそ、作ったテストの説明性を高めよう~
yamasaki696
1
390
プライバシー保護の理論と実践
lycorptech_jp
PRO
1
250
Featured
See All Featured
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
1
2.8k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.3k
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
180
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.3k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.5k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
1
370
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
480
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
123
22k
Ten Tips & Tricks for a 🌱 transition
stuffmc
0
150
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
320
Transcript
量子コンピューター超入門ハンズオン 2020/04/24
2 アジェンダ 1. 量子コンピューターの概要 2. IBM QとQiskit 3. ハンズオンの進め方について
量子コンピューター概要
4 量子コンピューターとは • 量子性を積極的に利用して計算する計算機 • 量子性とはミクロの世界で起こりうる「重ね合わせの原理」、「量子もつれ」などの人間が直感的には受け入れにくい 性質を指す • 現在利用しているコンピューター(古典コンピューターと表記)とは計算中のデータの持たせ方や、計算のルールが異 なる
5 量子コンピューターを使うモチベーション • 現在のスパコンを含むコンピューターではサイズが大きくになるにつれて解くのに必要なステップ が“爆発的に”大きくなる問題を、“高速”に解くことができる問題が存在する可能性が示唆されてい る • 例:素因数分解(RSA暗号、楕円曲線暗号など) • 現在近い将来で期待されている応用
• 量子化学計算 → 創薬、新材料の開発 • 量子機械学習 → AI開発 • ただし、量子コンピューターが全ての計算を高速化するものではなく、特定の問題に対して高速化 可能な量子アルゴリズムが適用できる場合に限られることに注意
6 量子コンピューターで一部の計算処理が高速になるイメージ 地球 (古典コンピューター) (量子コンピューター) 量子コンピューターでは計算中のデー タの持ち方やルールが違うことで、古 典コンピューターでは通れない抜け道 (量子アルゴリズム)が存在が場合が あるため、計算処理が高速化される
7 古典コンピューターと量子コンピューターの比較 • 古典コンピューター(普通のコンピューター)と量子コンピューターの決定的な違いは、計算中の データの持ち方が異なる • データはビット(0と1の2値を取るデータの最小単位)で表現される • 例えば、int型で100=01100100(2進数)と表現され、コンピューターの中で利用される •
古典ビットは、一時点でデータが確定した状態を取る • 量子ビットは、計算途中では、出現しうる全てのデータの出現する可能性の重ね合わせで表現される 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 or 古典ビット 量子ビット 1 1 1 1 1 and 古典コンピューターでのデータの持ち方 量子コンピューターでのデータの持ち方
8 重ね合わせの原理と測定 |量子ビットの状態> = | > +| > |0 >
|1 > ||2の確率で ||2の確率で 上向き(状態が0)でもあり 下向き(状態が1)でもある 観測すると・・・ • 測定とは計算した量子ビットの値が0と1のどちらになるかを読み出す処理であり、計算結果を確定 させることを意味する • 重ね合わせの原理によって、異なる状態(例えば、ビットの値が0と1)が測定した時にそれぞれ確 率的に出現する状態を作れる • 0か1の古典ビットと同じ形の値のどちらかが測定される • どれくらいの確率で測定されるかは、確率振幅から計算できる(以下の、αとβが確率振幅) • 確率振幅から確率を求めるには、絶対値の2乗を計算する必要がある
9 量子コンピューターが行う実際の計算イメージ • 量子コンピューターでは、最後に測定(計算結果の読み出し)のタイミングまでに、求める結果 (ビット列)の出現確率が1に近づくように実装する • 最後に|11>の状態だけが残るグローバーのアルゴリズムの確率振幅がどう変化していくかのイメージ(ハンズオン7にて実装) ①重ね合わせの原理で、全ての状態の 出現確率を均等に0.25(=0.5×0.5) に揃える
②確率を増やしたい状態|11> をマーキングする ③マーキングした確率を増幅させ、 それ以外の確率を減らす ④|11>の状態だけが、確率1で 出現する状態にできた
10 IBM QとQiskit • IBM Q:IBMが提供する量子コンピューターの実機 • Qiskit:IBMが提供するPythonベースの量子コンピューターフレームワーク(OSS) • Qiskitは量子シミュレーターと実機へのリクエストの両方の機能を持ち合わせる
• IBM Q Experience:クラウド上の実行環境 • GUIとJupyter Notebookの環境を提供 IBM Q Experience
11 ハンズオンの進め方 • ハンズオンは、Jupyter Notebookに記述されたコンテンツを利用します。 • https://github.com/quantum-tokyo/qiskit-handsonにアクセスしてください。 • コンテンツをダウンロードしてください。 •
実行環境はローカルPCか、IBM Q Experienceのどちらかを利用できます。 • コンテンツは自習可能な教材となっており、説明を読む→問題を解く→回答を確認するという流れ で進められます。 • 先に進められる方は、ご自身のペースで読み進めながら、ハンズオンを進めていただいて構いませ ん。 • ペースメーキングのために、適宜内容の解説をします。