[2022/10/9 更新]
第4回分のCirq翻訳を完了しました。残すところ第5回分のみ。
第3回目に扱った手法をベースに、第4回はQAOAまで踏み込んだ内容となっています。
東北大学 大関教授によるQC4Uの解説コードの理解を深めるためにQiskitコードを写経をしているうちに、前から気になってたCirqへの翻訳(移植)も同時にチャレンジしてしちゃおうと思い立って、まずはやってみました。
両方を見比べることで、それぞれの特徴や、使い方の向き不向きみたいなのも今後掴めてくれば良いなと思います。
今のところ、Qiskitは日本語のドキュメントやコンテンツが充実していて学びやすいことと、一方でCirqはTensorflowなど機械学習との組み合わせをしていったときに親和性が高いのかなと感じてます。
以下、Github(Google Colab Notebook)へのリンクと初回分の冒頭の抜粋です。
QC4U 第1回 Cirq写経翻訳
2022.9.18版東北大学 大関先生によるQC4Uの解説コードをもとに、理解を深めるためにCirqへの翻訳をやってみているものです。Cirq初心者ですので、正しくないコードの書き方や理解が間違っているところがあるかも知れませんがご容赦ください。（掲載については大関先生の了解を得ております。ご承諾ありがとうございます。）