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
量子コンピュータで乱数を生成した話
Search
Yuya Kono
October 25, 2020
Technology
310
1
Share
量子コンピュータで乱数を生成した話
第31回 #hiro_it で発表した資料
Yuya Kono
October 25, 2020
More Decks by Yuya Kono
See All by Yuya Kono
自作プログラミング言語Malgoの紹介
takoeight0821
0
230
プログラミングの暗黙知
takoeight0821
0
110
git logで振り返る大学4年間
takoeight0821
1
210
自作言語にモジュールを実装した話
takoeight0821
0
450
自作言語コンパイラを作った話
takoeight0821
0
220
自作言語malgoのコンパイラをリファクタリングした話
takoeight0821
0
390
今日から始める自作コンパイラ ver 0.0.1
takoeight0821
0
1.1k
Language Server Protocolの話
takoeight0821
0
470
GraalVMで遊ぶ
takoeight0821
0
200
Other Decks in Technology
See All in Technology
海外カンファレンス「JavaOne」参加レポート ユーザー系IT企業における目的・成果/JavaOne Report Purpose and Results in the User IT Company
muit
0
120
AI時代の私の技術インプットとアウトプット術
tonkotsuboy_com
15
8.1k
関西に縁あるMicrosoft MVPsが語るCopilotの未来
kasada
0
830
美味しいスイスチーズを作ろう🧀🐭
taigamikami
1
190
なぜハノーバーメッセに行くべきなのか 〜初参加だから語れること〜
tanakaseiya
0
190
JEP 522 Deep Dive - G1 GC同期コスト削減によるスループット向上を徹底検証&解説
tabatad
1
490
Mastering Ruby Box
tagomoris
3
100
Fabric-cicd によるAzure DevOps デプロイ
ryomaru0825
0
170
電子辞書Brainをネットに繋げてみた(自力編)
raspython3
0
390
ルールやカスタム機能、どう使う?理想の出力を引き出すために今知りたいIBM Bob 5つの機能
muehara
0
160
Diagnosing performance problems without the guesswork
elenatanasoiu
0
130
APIテストとは?
nagix
0
160
Featured
See All Featured
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
183
10k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
150
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.1k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
210
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
2
290
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
11
38k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
160
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
300
Transcript
ྔࢠίϯϐϡʔλͰ ཚΛੜͨ͠ ʹΌʔΜʢ!UBLPFJHIUʣ Տ༤ ୈճIJSP@JU
ࣄͷܦҢ w ઌͷ04$ౡͷϓϨθϯτاըͰ ʮಈֶ͔ͯ͠Ϳྔࢠίϯϐϡʔλϓϩάϥϛϯάʯ ͱ͍͏ຊΛ͍ͨ w ͔ͤͬ͘ͳͷͰͪΐͬͱಡΜͰγϛϡϨʔλͰ ༡ΜͰΈͨ
ྔࢠίϯϐϡʔλͬͯͳʹʁ
ͻͱͰ͔Δྔࢠίϯϐϡʔλ
ͻͱͰ͔Δྔࢠίϯϐϡʔλ
ྔࢠϏοτʢΩϡϏοτʣ w ʮ͔̌͠Εͳ͍͠ɺ͔͠Εͳ͍ʯঢ়ଶʹ͋Δ w ͷ֬ɺͷ֬ͷΩϡϏοτΛ؍ଌ͢Δͱɺ ϥϯμϜͳϏοτ͕ಘΒΕΔ w ʮҐ૬ʯͱ͍͏ύϥϝʔλΛ࣋ͭ w ͷҐ૬ͱಉ͡Α͏ʹɺʙͷΛऔΔ
w ޙड़͢ΔΩϡϏοτ্ͷԋࢉʹར༻͢Δ
ྔࢠϏοτʢΩϡϏοτʣ w ʮ͔̌͠Εͳ͍͠ɺ͔͠Εͳ͍ʯঢ়ଶʹ͋Δ w ͷ֬ɺͷ֬ͷΩϡϏοτΛ؍ଌ͢Δͱɺ ϥϯμϜͳϏοτ͕ಘΒΕΔ w ʮҐ૬ʯͱ͍͏ύϥϝʔλΛ࣋ͭ w ͷҐ૬ͱಉ͡Α͏ʹɺʙͷΛऔΔ
w ޙड़͢ΔΩϡϏοτ্ͷԋࢉʹར༻͢Δ ؆୯ͷͨΊɺ͜ͷൃදͰ ʮͷΛऔΔ͕֬ЋͷΩϡϏοτʯΛ ʮЋͷΩϡϏοτʯͱݺͼ·͢
ΩϡϏοτ্ͷԋࢉ w /05ɿैདྷͷ/05ԋࢉͱՁɻ֬ͱҐ૬ΛؒͰεϫοϓ͢Δ w 3&"%ɿΩϡϏοτΛಡΈग़͢ ɹɹɹɹಡΈग़͞ΕͨΩϡϏοτ͔͔ͷͲͪΒ͔ʹऩଋ͢Δ w 83*5&ɿΩϡϏοτʹΛॻ͖ࠐΉ
)"%ԋࢉ w ͔ͷΩϡϏοτʹ)"%Λద༻͢ΔͱɺʹͳΔ w ͷΩϡϏοτʹద༻͢ΔͱɺҐ૬͕ͣΕΔ w )"%Λద༻ͨ͠ΩϡϏοτʹ͏Ұ)"%Λద༻͢ΔͱݩʹΔ ʢ͕ࣗࣗٯԋࢉʹͳ͍ͬͯΔʣ w ΞμϚʔϧԋࢉʢ)BEBNBSEʣͱ͍͏ԋࢉΒ͍͠
Α͘Θ͔ͬͯͳ͍
ਅʹϥϯμϜͳϏοτ qc.reset(1); // 1ΩϡϏοτΛ֬อ qc.write(0); // 0ͰॳظԽ qc.had(); // HADԋࢉΛద༻
var result = qc.read() // ΛಡΈग़͢ 2$&OHJOFͱ͍͏γϛϡϨʔλͰهड़ͨ͠ʮਅʹϥϯμϜͳϏοτʯΛٻΊΔϓϩάϥϜ ࣮ࡍʹಈ͔ͯ͠ΈΔɹIUUQTPSFJMMZRDHJUIVCJP
ਅʹϥϯμϜͳόΠτ qc.reset(8); // 8ΩϡϏοτΛ֬อ qc.write(0); // 0ͰॳظԽ qc.had(); // HADԋࢉΛద༻
var result = qc.read() // ΛಡΈग़͢
·ͱΊ w ྔࢠίϯϐϡʔλͷγϛϡϨʔλͰ༡ΜͰΈͨ w ͪΐͬͱมΘͬͨΞʔΩςΫνϟͷίϯϐϡʔλͬͯײ͡ w ͳΜ͔ͩ໘ന͍͜ͱ͕Ͱ͖ͦ͏