Submit Search
Upload
Quantum computer adder
•
Download as PPTX, PDF
•
1 like
•
104 views
R
RikuyaKubota
Follow
量子ゲート 測定 二進法の足し算 日本IBMの中村悠馬さんに監修していただきました
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 16
Download now
Recommended
Quantum computer adder grover
Quantum computer adder grover
OishiKenta
Qiskit Challenge 2021 Exercise1
Qiskit Challenge 2021 Exercise1
FukiNakamura
楽しいクォータニオンの世界 田所 第二回Rogyゼミ
楽しいクォータニオンの世界 田所 第二回Rogyゼミ
rogy01
【Unity道場スペシャル 2017大阪】クォータニオン完全マスター
【Unity道場スペシャル 2017大阪】クォータニオン完全マスター
Unity Technologies Japan K.K.
64ビット高性能線形擬似乱数発生法の開発
64ビット高性能線形擬似乱数発生法の開発
Shin Harase
【Unity道場スペシャル 2017博多】クォータニオン完全マスター
【Unity道場スペシャル 2017博多】クォータニオン完全マスター
Unity Technologies Japan K.K.
Introduction to Neural Turning Machine
Introduction to Neural Turning Machine
WEBFARMER. ltd.
明日使えないすごいビット演算
明日使えないすごいビット演算
京大 マイコンクラブ
Recommended
Quantum computer adder grover
Quantum computer adder grover
OishiKenta
Qiskit Challenge 2021 Exercise1
Qiskit Challenge 2021 Exercise1
FukiNakamura
楽しいクォータニオンの世界 田所 第二回Rogyゼミ
楽しいクォータニオンの世界 田所 第二回Rogyゼミ
rogy01
【Unity道場スペシャル 2017大阪】クォータニオン完全マスター
【Unity道場スペシャル 2017大阪】クォータニオン完全マスター
Unity Technologies Japan K.K.
64ビット高性能線形擬似乱数発生法の開発
64ビット高性能線形擬似乱数発生法の開発
Shin Harase
【Unity道場スペシャル 2017博多】クォータニオン完全マスター
【Unity道場スペシャル 2017博多】クォータニオン完全マスター
Unity Technologies Japan K.K.
Introduction to Neural Turning Machine
Introduction to Neural Turning Machine
WEBFARMER. ltd.
明日使えないすごいビット演算
明日使えないすごいビット演算
京大 マイコンクラブ
球面フィッティングの導出と実装
球面フィッティングの導出と実装
j_rocket_boy
kagamicomput201709
kagamicomput201709
swkagami
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
Hiroshi Nakagawa
kagamicomput201712
kagamicomput201712
swkagami
Binary indexed tree
Binary indexed tree
HCPC: 北海道大学競技プログラミングサークル
Real timeimageprocessing
Real timeimageprocessing
ushiostarfish _
Quantum Computer
Quantum Computer
Kuniaki Igarashi
Study session#3
Study session#3
恵太 水野
Study session#3
Study session#3
恵太 水野
kagamicomput201711
kagamicomput201711
swkagami
FeaStNet: Feature-Steered Graph Convolutions for 3D Shape Analysis
FeaStNet: Feature-Steered Graph Convolutions for 3D Shape Analysis
yukihiro domae
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
yukihiro domae
Pyramid
Pyramid
tomerun
積分要素の過渡応答性(MATLAB)
積分要素の過渡応答性(MATLAB)
Tsuyoshi Horigome
Graph convolution (スペクトルアプローチ)
Graph convolution (スペクトルアプローチ)
yukihiro domae
1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題
1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
Graph LSTM解説
Graph LSTM解説
yukihiro domae
Sclalaz Kleisli の使い方
Sclalaz Kleisli の使い方
Masaru Watanabe
【Unity道場】ゲーム制作に使う数学を学習しよう
【Unity道場】ゲーム制作に使う数学を学習しよう
Unity Technologies Japan K.K.
Kim120 lt 12_6
Kim120 lt 12_6
amusementcreators
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
UEHARA, Tetsutaro
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
FumieNakayama
More Related Content
What's hot
球面フィッティングの導出と実装
球面フィッティングの導出と実装
j_rocket_boy
kagamicomput201709
kagamicomput201709
swkagami
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
Hiroshi Nakagawa
kagamicomput201712
kagamicomput201712
swkagami
Binary indexed tree
Binary indexed tree
HCPC: 北海道大学競技プログラミングサークル
Real timeimageprocessing
Real timeimageprocessing
ushiostarfish _
Quantum Computer
Quantum Computer
Kuniaki Igarashi
Study session#3
Study session#3
恵太 水野
Study session#3
Study session#3
恵太 水野
kagamicomput201711
kagamicomput201711
swkagami
FeaStNet: Feature-Steered Graph Convolutions for 3D Shape Analysis
FeaStNet: Feature-Steered Graph Convolutions for 3D Shape Analysis
yukihiro domae
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
yukihiro domae
Pyramid
Pyramid
tomerun
積分要素の過渡応答性(MATLAB)
積分要素の過渡応答性(MATLAB)
Tsuyoshi Horigome
Graph convolution (スペクトルアプローチ)
Graph convolution (スペクトルアプローチ)
yukihiro domae
1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題
1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
Graph LSTM解説
Graph LSTM解説
yukihiro domae
Sclalaz Kleisli の使い方
Sclalaz Kleisli の使い方
Masaru Watanabe
【Unity道場】ゲーム制作に使う数学を学習しよう
【Unity道場】ゲーム制作に使う数学を学習しよう
Unity Technologies Japan K.K.
Kim120 lt 12_6
Kim120 lt 12_6
amusementcreators
What's hot
(20)
球面フィッティングの導出と実装
球面フィッティングの導出と実装
kagamicomput201709
kagamicomput201709
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
クラシックな機械学習の入門 6. 最適化と学習アルゴリズム
kagamicomput201712
kagamicomput201712
Binary indexed tree
Binary indexed tree
Real timeimageprocessing
Real timeimageprocessing
Quantum Computer
Quantum Computer
Study session#3
Study session#3
Study session#3
Study session#3
kagamicomput201711
kagamicomput201711
FeaStNet: Feature-Steered Graph Convolutions for 3D Shape Analysis
FeaStNet: Feature-Steered Graph Convolutions for 3D Shape Analysis
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recog...
Pyramid
Pyramid
積分要素の過渡応答性(MATLAB)
積分要素の過渡応答性(MATLAB)
Graph convolution (スペクトルアプローチ)
Graph convolution (スペクトルアプローチ)
1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題
1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題
Graph LSTM解説
Graph LSTM解説
Sclalaz Kleisli の使い方
Sclalaz Kleisli の使い方
【Unity道場】ゲーム制作に使う数学を学習しよう
【Unity道場】ゲーム制作に使う数学を学習しよう
Kim120 lt 12_6
Kim120 lt 12_6
Recently uploaded
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
UEHARA, Tetsutaro
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
FumieNakayama
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
iPride Co., Ltd.
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
Yuki Kikuchi
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
博三 太田
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
akihisamiyanaga1
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
FumieNakayama
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
sugiuralab
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
Hiroki Ichikura
Recently uploaded
(9)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
Quantum computer adder
1.
課題研究 途中のまとめ 磐田南高校理数科1年 窪田 陸也
2.
量子ゲート方式とは • 量子ゲート方式ではその名の通り量子ゲート を用いる • 量子ゲートにはHゲート、Xゲート、CXゲート、 CCXゲートなどがある。 ゲート式回路の例
3.
量子コンピュータとは ・量子コンピュータとは量子力学の現象を 応用する事で成り立っている ・量子コンピュータは量子アニーリング方 式と量子ゲート方式に大別される
4.
基本的な量子ゲート 基本的な量子ゲートとしてX,Z,H,CNOT,CCNOTゲートがある これらの組み合わせでNOT,AND,OR,XORゲートを作る 上の答え=1 下の答え=0
5.
CNOTゲートの性質 |??>の答え |00> |01> |11> |10>
6.
1 √2 Hゲート 1 1 1 -1 Hゲートは|0>と|1>の重 ね合わせ状態を作る Hゲートの性質 H= H|0>=1/√2(|0>+|1>) H|1>=1/√2(|0>-|1>)
7.
Hゲートが横に2つならぶと元の結果 に戻る Hゲートが縦に2つならぶと H1H2|00>の時1/√2(|00>+|10>+|11>+|01>) H1H2|11>の時1/√2(|00>-|10>+|11>‐|01>)
8.
Zゲートの性質 Zゲートを用いると下の行列 を作用させることに対応する 1 0 0 -1 Z|0>=|0> Z|1>=
-|1>
9.
前述の4つのゲートを用いて 様々なゲートを作る 例 ORゲート XゲートとCCXゲートで作る ORゲート以外にも XORゲートなどの 様々なゲートを作るこ とができる +=X ‥+=CCX
10.
XORゲートを作る a b c 0
0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 ただしq0はa, q1は b, q2はcの値を示す
11.
|0>+|1>の状態を作り測定する Measureを用いることで それぞれの量子状態 が生じる確率を求める ことができる 測定した結果は 0か1である
12.
2進法の足し算 上の表を量子回路に表す (ただしCCNOTゲート,NOTゲートを用 いる) a b a+b 0
0 00 0 1 01 1 0 01 1 1 10
13.
ここにhを入れる ると1回の実行で 2つの足し算をで きる 2進法の足し算 S1=1桁目 S2=2桁目 右の回路では |a>=|0>+|1> |b>=|1> |a> |b> |0> |0>
14.
a+bの2桁目の結果がa+b+cの2桁目の結果 と異なるのはaとbのうち一方 が1でc=1の時である これをCCXゲートとCXゲートで表す a+b+cの回路 q0=a,の値q1=bの値,q2=cの値である q3=a+bを二進法で表した時の一桁目 q4=a+bを二進法で表した時の二桁目 q5=a+b+cを二進法で表した時の一桁目 q6=a+b+cを二進法で表した時の二桁目 である
15.
a+b+cの回路 プログラミング回路では右上のように表す この時a=1,b=1,c=1
16.
X Z H
ZH |0> |1> |0> 1/√2(|0> +|1>) 1/√2(|0> ‐|1>) |1> |0> -|1> 1/√2(|0> -|1>) 1/√2(|1> +|0>) 1/√2(|0>+|1>) 1/√2(|0>+|1>) 1/√2(|0> -|1>) |0> |0> 1/√2(|0> -|1>) 1/√2(|1> -|0>) 1/√2(|0> +|1>) |1> -|1>
Download now