August 2020
Beginner to intermediate
332 pages
8h 16m
Japanese
book
動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング ―シミュレータとサンプルコードで理解する基本アルゴリズム
by Eric R. Johnston, Nic Harrigan, Mercedes Gimeno-Segovia, 北野 章, 丸山 耕司
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9.3
ベクトルエンコーディング
173
書籍で
RAM
の仕組みを詳細に説明しないのと同じです）。例 9-2では、
QRAM
の動作を模倣する、単
純なシミュレータモデルを使用して実行します。しかし、提案された
QRAM
技術の例は存在していま
す
＊
1
。
QRAM
は本格的な
QPU
における決定的な構成要素になりますが、量子コンピューティングのハー
ドウェアと同様に、その実装の詳細は変更される可能性があります。私たちにとって重要なのは、図
9-4に示したように振る舞う基本的なリソースの概念と、それを使用して構築できる強力なアプリケー
ションです。
QRAM
を自由に駆使すると、より洗練された量子データ構造を構築することが可能です。特に興味
深いのは、ベクトルと行列を表現できることです。
9.3
ベクトルエンコーディング
式9-1に示すような単純なベクトルを表すために、
QPU
レジスタを初期化したいとしましょう。
式9-1
v
→
= [0, 1, 2, 3]
量子機械学習アプリケーションでは、この形式のデータがよく登場します。
ベクトルデータをエンコードする方法で、最もわかりやすい方法としては、適切なバイナリエンコー
ディングを使用して、各コンポーネントを個別の
QPU
レジスタの状態で表現することです。このアプ
ローチをベクトルに対する状態エンコーディング（
state encoding for vectors
）と 呼 ぶ こ と に し ま す 。 図
9-6に示すように、
2
キュビットレジスタ
4
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I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.