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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180
9
章 データの量子表現
相当し、その固有位相が行列の固有値に関連することを意味します。これが確認できれば、
QPU
演算
において、正しい行列が振幅エンコーディングされたベクトルに作用したものとみなせます。つまり、
共通の固有値分解を与える
QPU
演算を操作する、あるいは詳しく調べてみることで、エンコードされ
た行列の妥当性をチェックできるのです。
固有値分解とは、行列を固有値および固有ベクトルの組み合わせで表現することです。また、
この用語を
QPU
演算に適用することもできます。この場合、その演算に対応する固有状態
と固有位相のセットのことを意味します。
エンコードしたい行列と同じ固有値分解を持つ
QPU
演算を特定したとしましょう。私たちに必要な
ものはそれですべてでしょうか？
は い 、 概 ね そ ろ い ま し た 。「
QPU
演算としての行列の表現」を求める
場合、適切な
QPU
演算に関する抽象的な数学的記述を必要としません。実用的に言えば、
2
章と
3
章
で導入した単一キュビット演算、および多重キュビット演算に関してその演算を実際にどう行うかに
関する処方箋が必要です。さらに、この処方箋の効率が良いことが望まれます。
QPU
アプリケーショ
ンで行列データを含めることによって処理速度を無駄に遅くするような演算は、必要ありません。した
がって、ここでの目的のためには、行いたいことについてもう少し具体的に書くことができます。
よい行列表現とは、基本的な単一キュビット演算および多重キュビット演算を通じて効率よ
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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.