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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
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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
August 2020
Beginner to intermediate
332 pages
8h 16m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from 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
11.8
 色を追加する
227
例えば、 11-14 のルックアップテーブルの場合、読み出し値が
0
または
1
である結果の信頼度は非常
に高くなります。一方、
2
3
4
の読み出しの信頼度ははるかに低くなります。この種の推論を使用す
ると、 11-17 に図示するように、
QSS
で生成する画像においてエラーが生じる可能性が高い場所を示
す「信頼度マップ」を生成できます。
QSS
の結果 ピクセルあたりの信頼度マップ
11-17  

11.8
 色を追加する
これまでに
QSS
で生成した画像は、すべて
1
ビットのモノクロで、反転した
QPU
レジスタの位相を
使用して黒と白黒のピクセルを表しています。私たちはモノクロのレトロゲームの大ファンですが、も
う少し色数を増やせないでしょうか?
色数を増やすのに、
QPU
レジスタの位相と大きさを用いてピク
セルの幅広い色の値をエンコードすることもできるのですが、それをしてしまうと
QSS
で使用する量子
和推定が機能しなくなってしまいます。
このような場合、ビット平面
bitplane
)と呼ばれる初期のグラフィックカードの技法を借用します。
このアプローチでは、量子ピクセルシェーダを用いて、別々のモノクロ画像をレンダリングします。そ
の際、モノクロ画像の
1
1
つが画像の
1
ビットを表しています。例えば、画像の各ピクセルに
3
色(赤、
緑、青)
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