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
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Ayumu-walker
April 24, 2020
Technology
1.7k
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
960
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
AIQAのナレッジ構築について
qatonchan
1
140
QAと開発の両側から進める AI活用 -QAプロセスAI支援ツールキットと Inner Loop / Outer Loopの取り組み-
legalontechnologies
PRO
2
400
データ組織の転換期 一足飛びしない段階的戦略
leveragestech
PRO
0
140
【CEDEC2026】ゲームシナリオライターを支援するAIツール開発の実践 ― 設計とプロンプトの工夫 ―
cygames
PRO
1
160
『モンスターストライク』 の運営に伴走する! データ民主化への 解析グループの3つのアプローチ
mixi_engineers
PRO
0
200
侵入は突然に 〜 IoTマルウェアと悪用される家庭の機器 ~ / When Intrusion Strikes: IoT Malware and the Abuse of Home Devices
nttcom
0
650
数値で見る Microsoft MVP 〜Spec Kit と GitHub Copilot Agent で作るデータ可視化ダッシュボード〜
yutakaosada
0
180
クラウドを使う側から、作る側へ / 大吉祥寺.pm 2026前夜祭
fujiwara3
8
2k
20260724 情シスAI #1 「全従業員をAIネイティブにする」ために情シスがやっていること(公開版)
frtckty
0
150
Claude Code並行開発環境の ムダ‧ムラ‧ムリを見直した話
muranakaaa
1
390
AIで楽になるはずが、なぜ疲れる?
kinopeee
0
150
StepFunctionsとGraphRAGを活用した暗黙知活用のためのRAG基盤
yakumo
0
200
Featured
See All Featured
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
10k
Marketing to machines
jonoalderson
1
5.6k
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
1.2k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.3k
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
830
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
1k
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
8
36k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Measuring Dark Social's Impact On Conversion and Attribution
stephenakadiri
2
240
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
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。