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量子コンピュータ初学者のための自習教材
Branch: master
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Latest commit 315ef0c Jun 20, 2019
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Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
notebooks Update notebooks/6.3_subspace_search_VQE.ipynb May 27, 2019
readme-figs removes safari tab bits of screen grabs Mar 11, 2019
sphinx_qndojo_theme Update dependencies with security vulnerabilities Jun 8, 2019
.gitignore Add Quantum Native Dojo theme for Sphinx May 7, 2019
LICENSE Create LICENSE Apr 26, 2019
Makefile Add Makefile and gitignore for Sphinx May 7, 2019
Pipfile Use readthedocs theme May 7, 2019
Pipfile.lock Use readthedocs theme May 7, 2019
README.md Update README.md Jun 19, 2019
conf.py
index.rst Add sentences to the top page May 7, 2019
make.bat Add Makefile and gitignore for Sphinx May 7, 2019
requirements.txt Update requirements.txt for readthedocs theme May 7, 2019

README.md

Welcome to Quantum Native Dojo !

Quantum Native Dojoは量子コンピュータについて勉強したいと思っている方のために作られた自習教材です。

量子コンピュータの基本的な動作原理から、基礎アルゴリズム、それらを応用してどのように化学計算や金融計算などに役立てるかを学ぶことができます。本教材は誤り訂正の有る量子コンピュータのアルゴリズムの他、数年以内に実用されるであろうNISQ (Noisy Intermidiate-Scale Quantum) デバイスのアルゴリズムもカバーしています。

全ての教材が Jupyter notebook で製作され、そのまま Google Colaboratory 上で実行可能になっているので、面倒な環境設定をすることなく学習を始めることが可能です。

なおウェブサイト版もありますので、合わせてご利用下さい。
https://dojo.qulacs.org

この教材の意義: Becoming Quantum Native

量子コンピュータは、量子力学の原理に基づいて計算を行います。一方、私達がふだん目にする物理現象は主に古典力学に支配されています。ここに「量子コンピュータは難しい」と思われる原因の一端があります。

Quantum Native Dojoでは、みなさまに量子コンピュータの動作を感覚的に理解して使いこなせるQuantum Nativeになっていただくことを目標としています。Quantum Nativeへの道のりは簡単ではありませんが、このDojoを通して基礎からじっくりと量子力学と量子コンピュータの原理・応用を学ぶことが着実な一歩となるでしょう。

このDojoを巣立ち、Quantum Nativeとなったみなさまが様々な量子アルゴリズム/アプリケーションを作るエンジニアとして活躍されることを期待しています!

前提となる知識

Quantum Native Dojoの内容を理解するには、以下のような知識が必要です。

  • 複素数とは何か
  • 簡単な関数(sin, cos, exp, ...)の微積分
  • 行列とベクトルの掛け算、対角化とは何か

こちらの前提知識及びPython・NumPyの使用に不安がある方は、Chainer Tutorialの1. ~ 12.を先に学習することをオススメします。

教材の進め方

基本的に、このレポジトリの"notebook"フォルダ以下にある Jupyter notebook を読みながら/実行しながら進めていきましょう。 各 Jupyter notebookGoogle Colabolatory で実行することができるので、自前で環境を構築する必要はありません。 (もちろん、Pythonに詳しい方は手元でnotebookを実行して納得するまで使い倒してください)

Google Colabolatory 上で実行する場合

  1. Google Colabolatory のページを開きます

  2. ファイル > ノートブックを開く を選択します colab colab

  3. GITHUB のタブを選択し、ノートブックの絞り込みの欄に qulacs と入力します colab

  4. レポジトリのプルダウンで qulacs/quantum-native-dojo を選択し、ブランチで master を選択します colab

  5. 開きたいノートブックを選択します colab

Jupyter notebook で実行する場合

  1. Quantum Native Dojo のリポジトリ をフォークします
  2. Console から $ jupyter notebookノートブックを起動させます

Jupyter を起動させるためには Python 3.3 以上と Jupyter をインストールする必要があります。

また、ノートブックに埋め込まれているコードを実行するためには、numpyscipysympy をインストールする必要があります。 上記のパッケージをまとめてインストールするには anaconda3 のインストールが便利です。

目次

===== 第1部:基礎編 =====

0. そもそも量子コンピュータとは?

1. 量子情報の基礎

  1. 量子ビット
  2. 量子ビットに対する基本演算
  3. 複数量子ビットの記述
  4. 回路図の基礎
    • コラム:no-cloning theorem, ベルの不等式, CHSH-game

2. 量子アルゴリズム入門

  1. NISQアルゴリズムとlong-termアルゴリズム
  2. アダマールテスト
    • コラム:量子乱数生成
  3. 量子フーリエ変換
  4. 位相推定アルゴリズム(入門編)

3. 量子アルゴリズムの実行環境

  1. 世界最高速シミュレータQulacsの使い方
  2. QiskitとIBM Q Experienceの使い方

===== 第2部:NISQ編 =====

4*. 量子ダイナミクスシミュレーション

  1. シュレディンガー方程式とは、量子ダイナミクスとは
  2. トロッター展開を用いた量子シミュレーション

5. 変分量子回路に基づくアルゴリズム

  1. Variational Quantum Eigensolver (VQE)
  2. Quantum Circuit Learning
    • コラム1: Quantum Circuit Learningを用いた分類
    • コラム2: 量子リザーバコンピューティング
  3. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)

6*. 量子化学計算

  1. OpenFermionの使い方
  2. Qulacs を用いた variational quantum eigensolver (VQE) の実装
  3. 励起状態の探索手法 (subspace-search variational quantum eigensolver)

===== 第3部:Long-term編 =====

7. 位相推定に基づくアルゴリズム

  1. qRAM
  2. 位相推定アルゴリズム(発展編)
  3. 実践:位相推定を使った分子の基底状態エネルギー計算
  4. Harrow-Hassidim-Lloydアルゴリズム
    • コラム:低ランク行列に対するquantum inspired algorithm
  5. 実践:Harrow-Hassidim-Lloydアルゴリズムを用いたポートフォリオ最適化

8. オラクルアルゴリズム

  1. オラクルアルゴリズムとは何か
  2. Groverのアルゴリズム
  3. amplitude amplification
  4. amplitude amplificationに基づく量子アルゴリズム

9. 量子誤り訂正入門

  1. 古典誤り訂正
  2. 量子誤り訂正

参考文献

量子力学・量子コンピュータについてより詳しく知りたい/深く理解したい場合には、以下のような参考書をオススメします。

また、英語に抵抗がない場合、量子コンピュータの金字塔とも言えるNiesen-Chaungの教科書を読むのがベストです(分量が多いので、時間はかかります)。

Community

本教材について分からないことは以下のコミュニティで聞いてください。
Qulacs Slack Community

本教材の作者

本教材は株式会社QunaSysと以下のContributorの方々によって作製・メンテナンスされています。

Keisuke Fujii, kwkbr, MakotoNakai, yoooopeeee, Kosuke Mitarai, Yuya-O-Nakagawa, yamamoto-takahiro

リリース履歴

  • 2019/4/26: v0.1.0をリリースしました。
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