ouqu-tp/memo.txt at main · Qulacs-Osaka/ouqu-tp · GitHub

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メモ　qiskitの回路をouqu-tpで実行してみる
ouqu-tpは複数のバージョンがあるが、いろいろに対して行う

グローバーとか、よさそう
https://qiskit.org/textbook/ja/ch-algorithms/grover.html

test_gro_qiskit.py
グローバーのQASMを出力
|110>と|101> を返す


kasika.py
sample/input.qasm　と、　sample/output.qasm を読み、　グラフにする + 回路が正しいことを検出

kasikb.py
sample/grover_moto.qasm と sample/grover_cpl.qasm を読み、　グラフにする
CXとRZに直したやつから、パルスシークエンスを作る。

__|~~|__

rz(Θ)   = e^-{iΘ/2}

矩形波　長さt=Θ/2Ω
tはΔt の倍数

rx(π/2)  つまり、rx用のゲートが与えられる

CX -> e^{-iπ/4 X㊥Z}   CX用のゲートが与えられる

うまく並列にやる

各ゲートは、同じqubitに作用しなければ並列に動かせる

とりあえずは、「すべてのゲートは非可換」で行う


「サンプリングで期待値を求める」という動作、よく考えると,一回ずつサンプリングせずに、確率だけ求めて、二項分布で求めることが可能です。
しかし、ノイズなしで確率を厳密に求めるには、

samplingの計算量: O(2^qubit + qubit*shot)

二項分布の計算量

愚直サンプリング * ノイズなし　= 回路を実行後、samplingするの

愚直サンプリング * ノイズあり　= noisesimの計算量になる。

二項分布　* ノイズなし = 回路の後はO(2^qubit)で求まる。

二項分布　* ノイズあり = noisesimratorが使えないので密度行列になって、回路が重い 厳密解と同じぐらい時間がかかる。


サンプリング、よく考えると、　一回ずつサンプリングせずに、確率だけ求めて、二項分布で求めること　ができます。
ただし、この高速化をしなくても、　一回のサンプリング当たりの時間はO(1)程度です。(noiseありだとサンプリング回数が増えると時間がかかるが、それは確率を求めるパターンでも時間がかかるので同じです)

とりあえず二項分布はなしでいきます。shot数が多くて時間がかかるようであれば、高速化可能です


可視化に関する	kasika.pyはテスト用のやつで、一般開放されていません。
するなら、poetryのリストにqiskitとかmatplotlibとかを入れるので、容量が多くなります