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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
232
12
章 ショアの素因数分解アルゴリズム
期の発見、位数の発見(素因数分解を困難にしている根本的問題)、離散対数の発見などのような隠れ
部分群問題の例となっています。この章で示す手順を用いると、このような問題のいくつかに関する解
が得られます
1
ショアのアルゴリズムも、
QPU
プリミティブをどのように組み合わせて使うかを示す典型的な例と
言えます。これまで、
QFT
が周期信号の研究に最適であることを「7 章 量子フーリエ変換」で説明し
ました。ショアのアルゴリズムは、この
QFT
に大きく依存しています。
ショアのアルゴリズムの特に教育的な点は、
QFT
でわかる周期性から必要な素因数を回収した後で、
従来のプログラムを巧みに活用することです。このアルゴリズムは、
QPU
をコプロセッサと位置付け
て、問題のうちの量子論的なアイデアが適している部分にだけ使うので、非常にうまくいきます。
では、ショアのアルゴリズムの基本となる考え方とコードを詳しく見ていきましょう。
12.1
 ハンズオン:
QPU
でショアのアルゴリズムを使う
本書のハンズオンの趣旨に沿って、さっそく 12-1で、ショアの素因数分解アルゴリズムを実行し
てみましょう。 12-1
QCEngine
の組み込み関数を使っています。
サンプルコード
https://oreilly-qc.github.io?p=12-1
例12-1を実行してみましょう。
12-1 
function shor_sample() {
var ...
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