![4
独自量子ビットを開発? International Conference
[1] D. Saida, H. Ariyoshi and Y. Yamanashi, "Principle
Verification of the Superconducting Flux Qubit Cell Toward the
Quantum Sampling Approach for Training of Deep Neural
Networks" The 31th International Symposium on
Superconductivity (2018).
[2] D. Saida and Y. Yamanashi, "Investigation of Basic
Characteristics of Superconducting Flux Qubit for Quantum
Machine Learning", 20th Anniversary of Superconducting
Qubits (2019).
[3] D. Saida, N. Watase and Y. Yamanashi, “Theoretical and
Experimental Characterization of Fundamental Device
Elements in Quantum Machine Learning”, International
Superconductive Electronics Conference (2019).](https://image.slidesharecdn.com/190904fit-200327033121/85/190904FIT-4-320.jpg)
![基本のプログラミング
量子ビットの初期化、ゲート演算、測定の基本ステップ。
｜0〉
｜0〉
①初期化 ②ゲート演算 ③測定
｜0〉
X Y Z
H
パウリゲート
アダマール
ゲート
CNOTゲート
ETC...
H
X
from blueqat import Circuit
Circuit().h[0].x[2].cx[0,1].m[:].run(shots=100)
#=>Counter({'111': 55, '001': 45})](https://image.slidesharecdn.com/190904fit-200327033121/85/190904FIT-12-320.jpg)
![How a quantum computer could break 2048-bit
RSA encryption in 8 hours
?
https://www.technologyreview.com/s/613596/how-a-quantum-computer-could-break-2048-bit-rsa-encryption-in-8-hours/?utm_cam
paign=site_visitor.unpaid.engagement&utm_source=twitter&utm_medium=social_share&utm_content=2019-06-12
def adder_mod(a,b,n):
result =(tox(digits2(a,b,n)) + plus(a,b,n) + swap(n)).m[:].run(shots=1)
print(result)](https://image.slidesharecdn.com/190904fit-200327033121/85/190904FIT-17-320.jpg)
![量子シミュレーション
from blueqat import Circuit
import numpy as np
from matplotlib import pyplot
arr = [] #array for result
t = 0.1 #time
N = 50
Nq = 2 #number of qubits
sv = 2**Nq
shots = 1000
a = Circuit(Nq).h[:]
b = Circuit(Nq).m[:]
for s in range(N):
a.rx(2*t*(1-s/N))[:].cx[0,1].rz(2*t*s/N)[1].cx[0,1]
arr.append((a+b).run(shots=shots))
starr = ['00','01','10','11']
x = np.linspace(0, 1, len(arr))
y = [[] for i in range(sv)]
for i in range(len(arr)):
for j in range(sv):
y[j].append(arr[i][starr[j]]/shots)
for i in range(sv):
pyplot.plot(x, y[i])
pyplot.show()
時間とステップ数などを決めてシミュレーションをかける](https://image.slidesharecdn.com/190904fit-200327033121/85/190904FIT-19-320.jpg)
![VQEで量子化学計算など
from blueqat import *
from openfermion import *
from openfermionblueqat import*
import numpy as np
x = [];e=[];fullci=[]
for bond_len in np.arange(0.2,2.5,0.1):
m = get_molecule("{:.2}".format(bond_len))
h =
bravyi_kitaev(get_fermion_operator(m.get_molecular_hamil
tonian()))
runner = vqe.Vqe(UCCAnsatz(h,6,Circuit().x[0]))
result = runner.run()
x.append(bond_len)
e.append(runner.ansatz.get_energy(result.circuit,runner.
sampler))
fullci.append(m.fci_energy)
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,fullci)
plt.plot(x,e,"o")
量子化学系のソフトと組み合わせて使う。](https://image.slidesharecdn.com/190904fit-200327033121/85/190904FIT-23-320.jpg)
![0000 bin(0)
0001 bin(1)
0010 bin(2)
0011 bin(3)
0100 bin(4)
0101 bin(5)
0110 bin(6)
0111 bin(7)
1000 bin(8)
1001 bin(9)
1010 bin(10)
1011 bin(11)
1100 bin(12)
1101 bin(13)
1110 bin(14)
1111 bin(15)
0000 bin(0)
1 2
3 4
0001 bin(1)
0010 bin(2)
0011 bin(3)
0100 bin(4)
0101 bin(5)
0110 bin(6)
0111 bin(7)
1000 bin(8)
1001 bin(9)
1010 bin(10)
1011 bin(11)
1100 bin(12)
1101 bin(13)
1110 bin(14)
1111 bin(15)
[1,1,1,1]
https://arxiv.org/abs/1811.02266
（汎用計算）An Artificial Neuron Implemented on an
Actual Quantum Processor](https://image.slidesharecdn.com/190904fit-200327033121/85/190904FIT-26-320.jpg)
190904贵滨罢情报処理学会の量子コンピュータ
- 3. 企業名? MDR株式会社? 所在地? 東京都千代田区丸の内3-1-1-B2F ABC Ground（地下鉄有楽町?日比谷駅徒歩1分） ? 設立? 2008年? 資本金? 1億3,000万円（資本準備金94,986,050円） ? 事業内容? 量子コンピュータ開発、ソフトウェア、ミドルウェア、ハードウェア ? 重点技術? 量子機械学習、組合せ最適化、量子シミュレーション、暗号 ? 重点領域? 金融セキュリティ、自動車自動運転、量子化学、デジタルマーケティング ? 3 企業概要?
- 4. 4 独自量子ビットを開発? International Conference [1] D. Saida, H. Ariyoshi and Y. Yamanashi, "Principle Verification of the Superconducting Flux Qubit Cell Toward the Quantum Sampling Approach for Training of Deep Neural Networks" The 31th International Symposium on Superconductivity (2018). [2] D. Saida and Y. Yamanashi, "Investigation of Basic Characteristics of Superconducting Flux Qubit for Quantum Machine Learning", 20th Anniversary of Superconducting Qubits (2019). [3] D. Saida, N. Watase and Y. Yamanashi, “Theoretical and Experimental Characterization of Fundamental Device Elements in Quantum Machine Learning”, International Superconductive Electronics Conference (2019).
- 5. 超電導量子ビット イオントラップ フォトニクス他 …Hardware Quantum Library, SDK Middleware, OS 分野特化型アプリケーション 金融、量子化学、製薬、機械学習 Application オープンソースのBlueqatが世界中での需要に答える中、量子コンピュータアプリ ケーションとオペレーションシステム?ミドルウェアで収益化 オープンソース ビジネスモデルの概略 ハードウェア横断型ミドルウェ ア 5
- 7. 0 0 0 0 0 0 ビット（粒子） 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 ビット（波） ビット（波） ビット（粒子） 17 粒子としてのビットと波を任意に切り替えて計算のできる新しい計算機。 量子コンピュータとは？?
- 12. 基本のプログラミング 量子ビットの初期化、ゲート演算、測定の基本ステップ。 ｜0〉 ｜0〉 ①初期化 ②ゲート演算 ③測定 ｜0〉 X Y Z H パウリゲート アダマール ゲート CNOTゲート ETC... H X from blueqat import Circuit Circuit().h[0].x[2].cx[0,1].m[:].run(shots=100) #=>Counter({'111': 55, '001': 45})
- 14. 14 量子コンピュータは演算のみ? https://arxiv.org/pdf/1710.01794.pdf auto qpu = xacc::getAccelerator("ibm"); auto qpu = xacc::getAccelerator("dwave");
- 16. １、NISQ時代：量子と既存コンピュータのハイブリッドの近年タイプ? 市場規模：2500-5500億円(20-50億ドル)程度 / 100-300量子ビット程度 / 2020年-? ? ２、量子超越時代：量子コンピュータがスパコンを超えて性能を伸ばす中間期? 市場規模：2兆7000-5兆5000億円(250-500億ドル)程度 / 1000-10000量子ビット程度 / 2024年-? ? ３、汎用マシン時代：量子コンピュータが完成し市場を爆発的に拡大する時期? 市場規模：50兆-93兆円(4500-8500億ドル)程度 / 10000量子ビット以上 2050年前後? ? 16 Where Will Quantum Computers Create Value—and When? BCG Report https://www.bcg.com/publications/2019/quantum-computers-create-value-when.aspx 今後市場規模が爆発的な伸びになると予想される? ? ? 段階的な技術発展とともにアプリケーション市場規模が爆発的に増大。 ? 全世界で汎用型量子ゲート方式の NISQ時代を制する競争 を繰り広げられている。
- 17. How a quantum computer could break 2048-bit RSA encryption in 8 hours ? https://www.technologyreview.com/s/613596/how-a-quantum-computer-could-break-2048-bit-rsa-encryption-in-8-hours/?utm_cam paign=site_visitor.unpaid.engagement&utm_source=twitter&utm_medium=social_share&utm_content=2019-06-12 def adder_mod(a,b,n): result =(tox(digits2(a,b,n)) + plus(a,b,n) + swap(n)).m[:].run(shots=1) print(result)
- 19. 量子シミュレーション from blueqat import Circuit import numpy as np from matplotlib import pyplot arr = [] #array for result t = 0.1 #time N = 50 Nq = 2 #number of qubits sv = 2**Nq shots = 1000 a = Circuit(Nq).h[:] b = Circuit(Nq).m[:] for s in range(N): a.rx(2*t*(1-s/N))[:].cx[0,1].rz(2*t*s/N)[1].cx[0,1] arr.append((a+b).run(shots=shots)) starr = ['00','01','10','11'] x = np.linspace(0, 1, len(arr)) y = [[] for i in range(sv)] for i in range(len(arr)): for j in range(sv): y[j].append(arr[i][starr[j]]/shots) for i in range(sv): pyplot.plot(x, y[i]) pyplot.show() 時間とステップ数などを決めてシミュレーションをかける
- 20. VQE (Variational Quantum Eigensolver) 20 量子変分原理を利用したハイブリッドアルゴリズム。角度を最適化する。 https://journals.aps.org/prx/pdf/10.1103/PhysRevX.6.031007
- 21. QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm) https://arxiv.org/pdf/1712.05771.pdf 時間発展に変分法を取り入れた組合せ最適専用アルゴリズム
- 23. VQEで量子化学計算など from blueqat import * from openfermion import * from openfermionblueqat import* import numpy as np x = [];e=[];fullci=[] for bond_len in np.arange(0.2,2.5,0.1): m = get_molecule("{:.2}".format(bond_len)) h = bravyi_kitaev(get_fermion_operator(m.get_molecular_hamil tonian())) runner = vqe.Vqe(UCCAnsatz(h,6,Circuit().x[0])) result = runner.run() x.append(bond_len) e.append(runner.ansatz.get_energy(result.circuit,runner. sampler)) fullci.append(m.fci_energy) %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x,fullci) plt.plot(x,e,"o") 量子化学系のソフトと組み合わせて使う。
- 24. QAOAで組合せ最適化計算など from blueqat import vqe from blueqat.pauli import qubo_bit as q hamiltonian = -3*q(0)-3*q(1)-3*q(2)-3*q(3)-3*q(4)+2*q(0)*q(1)+2*q(0)*q(2)+2*q(0)*q(3)+2*q(0)*q(4)+2*q(1)*q (2)+2*q(1)*q(3)+2*q(1)*q(4)+2*q(2)*q(3)+2*q(2)*q(4)+2*q(3)*q(4) step = 2 result = vqe.Vqe(vqe.QaoaAnsatz(hamiltonian, step)).run() print(result.most_common(12)) QUBOもしくはイジングハミルトニアンを作って、ハミルトニアンをZもしくはZZに変換
- 26. 0000 bin(0) 0001 bin(1) 0010 bin(2) 0011 bin(3) 0100 bin(4) 0101 bin(5) 0110 bin(6) 0111 bin(7) 1000 bin(8) 1001 bin(9) 1010 bin(10) 1011 bin(11) 1100 bin(12) 1101 bin(13) 1110 bin(14) 1111 bin(15) 0000 bin(0) 1 2 3 4 0001 bin(1) 0010 bin(2) 0011 bin(3) 0100 bin(4) 0101 bin(5) 0110 bin(6) 0111 bin(7) 1000 bin(8) 1001 bin(9) 1010 bin(10) 1011 bin(11) 1100 bin(12) 1101 bin(13) 1110 bin(14) 1111 bin(15) [1,1,1,1] https://arxiv.org/abs/1811.02266 （汎用計算）An Artificial Neuron Implemented on an Actual Quantum Processor
- 28. https://www.ibm.com/thought-leaders hip/summit-supercomputer/jp-ja/ https://mainichi.jp/articles/201909 02/k00/00m/040/211000c https://ascii.jp/elem/000/001/748/1748437/ Alibaba Summit / google NASA 量子コンピュータとスパコン 各国でスパコンを利用した検証が進む。主に速度比較など。