5
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

sympy でグローバーアルゴリズム(量子ゲート計算)

Posted at

グローバーアルゴリズムとは、|0>,|1>,|2>,....|N> の線形重ね合わせから、任意の状態 |a> の確率振幅を増幅して、できるだけ 1に近づけるアルゴリズムである。

sympy でお手軽グローバー

sympy ではライブラリ化されているので使うのはめっちゃ簡単。3-qubitの系で、|7>を取り出したいな。|7> = |111> の観測確率は、その他の状態の 121 倍に増幅されている。

>>> from sympy.physics.quantum.qubit import IntQubit, measure_all
>>> from sympy.physics.quantum.qapply import qapply
>>> from sympy.physics.quantum.grover import apply_grover

>>> isKet7 = lambda state: state == IntQubit(7)
>>> measure_all(qapply(apply_grover(isKet7, 3)))
[(|000>, 1/128), (|001>, 1/128), (|010>, 1/128), (|011>, 1/128), (|100>, 1/128), (|101>, 1/128), (|110>, 1/128), (|111>, 121/128)]

sympy でもう少し踏み込んでグローバー

以上で終わりなのだが、これだけだとあまりにもつまらないので、もう少し手作り感をだそう。|7> = |111> に対応するオラクルは、OracleGateが対応する。行列表示をすれば一目瞭然に |7> だけがフェーズシフトされる様子がわかる。

>>> from sympy.physics.quantum.grover import OracleGate
>>> from sympy.physics.quantum.represent import represent

>>> ora = OracleGate(3, isKet7)
>>> represent(ora)
Matrix([
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,  0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,  0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,  0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0,  0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,  0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0,  0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,  0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1]])

オラクルの後は、Inversion about mean という操作をする。これは sympy では WGate と呼ばれている。よってグローバーオペレータGを定義できる。G を 1回、2回かけた際にどのように確率振幅がどのようになるかを見よう。

mygrover.py
from sympy.physics.quantum.qapply import qapply
from sympy.physics.quantum.dagger import Dagger
from sympy.physics.quantum.grover import apply_grover, OracleGate, WGate, superposition_basis
from sympy.physics.quantum.qubit import Qubit, IntQubit, measure_all
from sympy.physics.quantum.gate import I, X, Z, H, CNOT, CGate

G = WGate(3) * OracleGate(3, lambda state: state == IntQubit(7))
print(measure_all(qapply(G*superposition_basis(3))))
print(measure_all(qapply(G*G*superposition_basis(3))))

結果は以下の通り、2回 Gをかけた結果が、前述のapply_grover の結果と一致している。

[(|000>, 1/32), (|001>, 1/32), (|010>, 1/32), (|011>, 1/32), (|100>, 1/32), (|101>, 1/32), (|110>, 1/32), (|111>, 25/32)]
[(|000>, 1/128), (|001>, 1/128), (|010>, 1/128), (|011>, 1/128), (|100>, 1/128), (|101>, 1/128), (|110>, 1/128), (|111>, 121/128)]

sympy で完全手作りグローバー

さて、私たちは具体的にこのオラクルの具体的な実現方式を知っている(CGate((0,1,2),X(3)) 末尾の参考文献参照)。それと比べてみよう。インプットとして 3-qubit, オラクルビットとして 1bit の計 4-qubit の系が必要。

mygrover.py
from sympy.physics.quantum.qapply import qapply
from sympy.physics.quantum.dagger import Dagger
from sympy.physics.quantum.grover import apply_grover, OracleGate
from sympy.physics.quantum.qubit import Qubit, IntQubit
from sympy.physics.quantum.gate import I, X, Z, H, CNOT, CGate

myora = CGate((0,1,2),X(3))

for state in range(8):
    inputState = qapply(H(3) * IntQubit(8+state))
    applied = qapply(myora * inputState)
    print (qapply(Dagger(inputState) * applied))

出力。確かに、 |7> の時だけフェーズシフトされていることがわかる。よってこのように構成した量子ゲートは上述のオラクルと対応付けることができる。つまり、我々の構成した 4-qubit の量子ゲートは、以降の全ての処理では、オラクルキュービットを無視するので、3-qubit の前述のオラクルで代替可能である。以降 3-qubit系で議論を進める。

1
1
1
1
1
1
1
-1

Wゲートに関してもその具体的な構成方法がわかっているので、グローバーオペレータを定義できる。

from sympy.physics.quantum.qapply import qapply
from sympy.physics.quantum.dagger import Dagger
from sympy.physics.quantum.grover import OracleGate, superposition_basis
from sympy.physics.quantum.qubit import Qubit, IntQubit, measure_all
from sympy.physics.quantum.gate import I, X, Z, H, CNOT, CGate

ora = OracleGate(3, lambda state: state == IntQubit(7))
W = X(0) * X(1) * X(2) * CGate((0,1),Z(2)) * X(0) * X(1) * X(2)
myG = H(0) * H(1) * H(2) * W * H(0) * H(1) * H(2) * ora

state1 = qapply(myG*superposition_basis(3))
print(measure_all(state1))
state2 = qapply(myG*state1)
print(measure_all(state2))

結果は以下のようになる。ばっちりOK。

[(|000>, 1/32), (|001>, 1/32), (|010>, 1/32), (|011>, 1/32), (|100>, 1/32), (|101>, 1/32), (|110>, 1/32), (|111>, 25/32)]
[(|000>, 1/128), (|001>, 1/128), (|010>, 1/128), (|011>, 1/128), (|100>, 1/128), (|101>, 1/128), (|110>, 1/128), (|111>, 121/128)]

だれか sympy で次元の圧縮のやり方を知っている人がいればおしえてほすい

参考: https://www.appi.keio.ac.jp/Itoh_group/abe/pdf/qc4.pdf

5
1
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
5
1

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?