Qiskit Textbook 練習問題の解答解説
2022年度「IBM Community Japan ナレッジモール研究」における、
テーマ「2022-B-10-b：量子コンピューターの活用研究 －機械学習・量子化学計算・組み合わせ最適化への適用－」の研究成果物です。
コンテンツ
- 量子状態と量子ビット
1.2 計算の原子
1.3 量子ビット状態を表現する
1.4 単一量子ビットゲート - 複数量子ビットともつれ状態
2.2 複数量子ビットともつれ状態
2.3 位相キックバック
2.4 さらなる回路の等価性
2.6 量子コンピューター上の古典計算 - 量子プロトコルと量子アルゴリズム
3.2 ドイチ-ジョサのアルゴリズム
3.3 ベルンシュタイン・ヴァジラニ アルゴリズム
3.4 サイモンのアルゴリズム
3.5 量子フーリエ変換
3.6 量子位相推定
3.7 ショアのアルゴリズム
3.8 グローバーのアルゴリズム
3.9 量子数え上げ - 量子アプリケーションのアルゴリズム
4.1.3 QAOA を利用して、組合せ最適化問題を解く
4.1.4 Groverのアルゴリズムを用いた充足可能性問題の解法 - 練習問題
Set 1. 量子回路による古典論理ゲートの実現
Set 2. 1量子ビットゲートの合成の基礎
Set 3. ベストなANDゲートの構築
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ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独⾃の⾒解を反映したものです。 それらは情報提供の⽬的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助⾔を意図したものではなく、ま たそのような結果を⽣むものでもありません。本資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努⼒しましたが、「現 状のまま」提供され、明⽰または暗⽰にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本資料またはその他の資料の使⽤によって、あ るいはその他の関連によって、いかなる損害が⽣じた場合も、IBMまたはセッション発表者は責任を負わないものとします。 本資料に含ま れている内容は、IBMまたはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBM ソフトウェアの使⽤を規定する適⽤ライセンス契約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を⽣むものでもあ りません。
本資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに⾔及していても、IBMが営業活動を⾏っているすべての国でそれらが使⽤可能であるこ とを暗⽰するものではありません。本資料で⾔及している製品リリース⽇付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独 ⾃の決定権をもっていつでも変更できるものとし、いかなる⽅法においても将来の製品または機能が使⽤可能になると確約することを意図 したものではありません。本資料に含まれている内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上⾼の向上、またはその他の結果 が⽣じると述べる、または暗⽰することを意図したものでも、またそのような結果を⽣むものでもありません。 パフォーマンスは、管理さ れた環境において標準的なIBMベンチマークを使⽤した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォー マンスは、ユーザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、⼊出⼒構成、ストレージ構成、および処理されるワーク ロードなどの考慮事項を含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果 を得られると確約するものではありません。
記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使⽤したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例と して⽰されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。 IBM、IBM ロゴは、 ⽶国やその他の国におけるInternational Business Machines Corporationの商標または登録商標です。他の製品名お よびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、 ibm.com/trademarkをご覧ください。
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