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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
272
13
章 量子機械学習
図13-5は、密度演算子で量子シミュレーションを行う
mini-SWAP
サブルーチンを用い、位相推定
への
cont_U
入力として、
QPCA
がどのように行われるのかを示しています。密度演算子エンコーダ
は複数回実行され、その出力は
mini-SWAP
サブルーチンに引き渡されます。このサブルーチンは、位
相推定プリミティブで必要とされる(条件付き)
QPU
す(
8
)。
コーダを
1
回実行すると、その結果が位相推定プリミティブの固有状態レジスタに入力されることにも
注意してください。
ここで、密度演算子エンコーダとは、共分散行列をレジスタの密度演算子として表すプロセスを意
味します。エンコーダの仕組みについては詳しく説明しませんが、図13-5に示すように、このような
機能を使うことで位相推定プリミティブを
PCA
のタスクに変えることができます。
13.2.2.4
 出力
ここまでで、データの(ランダムに選択された)
1
つの主成分に関して必要なすべての情報を返すア
ルゴリズムを手に入れました。その主成分とは、最も大きな分散を持つ成分(
PCA
を使用する場合に
関心がある成分)である可能性が高いでしょう。ここで、主成分とその分散の両方が
QPU
レジスタ
に格納されており、解が量子形式で出力されている点に注意しなくてはなりません。しかしながら、
HHL
の場合と同様に、有用な情報を読み出すことができるかもしれません。さらに、
QPU
レジスタの
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