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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章 振幅増幅

鏡映演算（コードの最後の行の

reg.grov()

）は、量子コンピューティングの文献では一般に

グローバー反復（

Grover iteration

）と呼ばれます。グローバーのアルゴリズムは、構造化さ

れていないデータベース検索のために、

flip-mirror

ルーチンとして実装された最初のア

ルゴリズムです。実際、ここで取り上げている振幅増幅プリミティブは、グローバーのオリ

ジナルのアルゴリズムを一般化したものです。読者みなさんがその効果を思い出しやすくす

るために、この演算を鏡映と呼ぶことにしました。

では、成功の確率をさらに高めるために、演算をさらに繰り返すことができるでしょうか？

ここで、

図6-1の

B

状態を準備したとしましょう（つまり、

∣

3

⟩

に対して

flip

を 作 用 し た と し ま す ）。

mirror

サ

ブルーチンをもう一度適用すると、最初の場所に戻ります。そして、振幅の大きさの差を位相の差へと

変 換 し ま す 。た だ し 、

mirror

を再度適用する前に、

flip

サブルーチンも再度適用するとしましょう（有

標 値 を 再 反 転 す る た め ）。 こ れ は 、

2

番目の鏡映演算を適用する前に、別の位相差を生じます。図6-4は、

flip-mirror

の組み合わせを

2

回適用した場合に得られる結果を示しています。

図6-4      

flip-mirror

の両方を適用することで、有標値を見つける確