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[総まとめ] 量子コンピュータに関する課題研究.pptx
- 1. 課題研究本発表 ～量子コンピュータ～ 量子班 中村風稀 大石健太 田野拓実 窪田陸也 木村宇恭 https://japan.cnet.com/article/35142834/ 提供：Stephen Shankland/CNET
- 3. 量子コンピュータ • 理論上は一部の問題に対し、現在のコンピュータと比べて 圧倒的に速い • 量子とは粒子と波の性質をあわせ持ったとても小さな単位 例…光、電子、中性子 • エラーが多く、理論上の性能を完全に発揮できる技術は いまだ確立されていない 1 0 古典コンピュータ 量子コンピュータ 以降、古典コンピュータと呼ぶ 応用分野の例:化学,金融,創薬など
- 4. 2進法 コンピューターでは2進法を使いすべての事象を ０と１で表現し、この０と１の並びをビット列と言う 対応させたい要素の数に合わせてビット列の数を増やす A B C 00 10 11 01 D 0と1の並びを箱に対応させ、 コンピューター上で「箱A」を 「00」とあらわす
- 5. 古典と量子の相違 候補 1 2 3 5 4 古典 計算 古典 計算 古典 計算 古典 計算 古典 計算 結果 古典コンピュータ 例：25の素因数分解を行う 古典 コンピュータ 量子 コンピュータ 性質 決定的 確率的 ひとつずつ計算 確率で調べる メリット 正解率100％ 短時間 デメリット 長時間 誤った答えも観測 ： ： ： ：
- 6. 古典と量子の相違 量子コンピュータ 例：25の素因数分解を行う 古典 コンピュータ 量子 コンピュータ 性質 決定的 確率的 ひとつずつ計算 確率で調べる メリット 正解率100％ 短時間 デメリット 長時間 誤った答えも観測 ： ： ： ： 候補 1 2 3 5 4 量子 計算 結果 60％ 5％ 5％ 5％ 5％
- 7. 古典と量子の相違 量子コンピュータ 候補 1 2 3 5 4 量子 計算 結果 60％ 5％ 5％ 5％ 5％ 1 2 3 4 5 60 50 40 30 20 10 観 測 確 率 [ ％ ] 候補 ヒストグラムを用いて 結果を確認する 例：25の素因数分解を行う ： ： ： ：
- 9. 量子コンピュータの回路の全体像 2 1 0 + + + + + X X X |0> |0> |0> |0> |0> |0> 量子状態 量子ゲート 測定
- 10. ブロッホ球 • 量子状態を単位球面上に表す表記法である ➤量子ビットの状態を球上の点として視覚的に 表現することができる ➤物理学者、フェリックス・ブロッホ (Felix Bloch) に ちなみ、名付けられた ブロッホ球 重ね合わせ 0+1 𝑥 𝑦 𝑧
- 12. 量子コンピュータの回路の全体像 2 1 0 + + + + + X X X |0> |0> |0> |0> |0> |0> 量子状態 量子ゲート 測定
- 17. 量子コンピュータの回路の全体像 2 1 0 + + + + + X X X |0> |0> |0> |0> |0> |0> 量子状態 量子ゲート 測定 00 01 10 11 確率
- 19. QuantumChallenge2020 • IBMが主催する、オンラインの量子コンピュータの競 技型オンライン・プログラミング・コンテストである。 • チャレンジに参加することで、量子コンピュータに関す る知識の基礎から応用まで学ぶことができる。 https://www.ibm.com/blogs/think/jp-ja/quantum-challenge-future/ IBM Quantum Challenge そう遠くない量子の未来のためのプログラミング
- 20. 研究の動機 3×3の格子状のマス目があり、これらすべてを消灯させたい ただし、マス目を押すと、連動して隣接したマス目も切り替わる 量子プログラミングコンテストで ライツアウトと呼ばれる問題に出会った
- 21. ⓪マス目の状態をリスト化 マス目の点灯状態 |点灯> |点灯> |消灯> |点灯> |消灯> |消灯> |消灯> |消灯> |消灯> マス目が点灯→|1> マス目が消灯→|0> 今回の例では 左上から右下へ横方向に [1,1,0,1,0,0,0,0,0]
- 23. ②マス目を押したときの反応 |押す> |押さない> |押さない> |押さない> |押さない> |押さない> |押さない> |押さない> |押さない> マス目の点灯状 態 どこを押すか？ |点灯> |点灯> |消灯> |点灯> |消灯> |消灯> |消灯> |消灯> |消灯> + 押した位置に基づいてマス目が 反転するのでCXゲートを用いる
- 24. 𝒂 𝒃 𝒄 𝒅 𝒆 𝒇 𝒈 𝒉 𝒊 𝑨 𝑩 𝑪 𝑫 𝑬 𝑭 𝑮 𝑯 𝑰 これを[𝒂～𝒊]すべてにおいて行う + + + + + + a a I 押 し 方 点 灯 状 態 i A
- 25. グローバーのアルゴリズムとは • ライツアウトはグローバーのアルゴリズムを用いることで 解くことができる • 未整序のデータベース探索を行うアルゴリズムの中で 最も速い量子アルゴリズムである • ロブ・グローバーが開発したことが名前の由来
- 26. グローバーのアルゴリズム 𝑁個の箱の中から、1つの求める値𝑊を探すことができる 𝑊を見つけるとき 古典コンピュータ→平均すると𝑵/𝟐回で探し出す 量子コンピュータ→ 𝑵回で探し出す 𝑊 𝑁 = 2𝑛
- 35. 題材とした回路 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ [1,1,0,0,1,0,1,0,1] ライツアウトを解を求める回路
- 36. 1 1 0 1 0 1 0 0 1 [1,1,0,0,1,0,1,0,1] 押し方 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨
- 52. 実験方法 CXゲートのエラー率をシミュレーションで0.001ずつ変化させる 繰り返し数とCXゲートのエラー率をそれぞれ変化させ、 回路を実行しデータを集める エラーの割合を定義する 0 0.001 1 16 0 0.002 1 16 0 0.005 1 16 繰り返し数 CXエラー率 ※回路への影響が小さいため、Ｘゲートのエラー率は0.0002に固定
- 54. 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.005 0.004 0.003 0.002 0.001 エラー無し 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 正 解 率 CXエラー率: 繰り返し数 実験結果 エラーの増加によって関数の振幅(正解率)が小さくなり、 最大値をとる繰り返し数が小さくなる は17回中のピーク時
- 55. エラー無しの時は𝒔𝒊𝒏𝟐関数で表すことができる エラーありの時は𝑠𝑖𝑛2関数から誤差が生じた が、 誤差も別の周期関数で表せるのではないか 結果の解釈 50 40 30 20 10 0 13.6 エラーあり 0 5 10 15 17.2 エラー無し 0 5 10 15 20 25 100 80 60 40 20 0 正 解 率 ( ％ ) 繰り返し数 繰り返し数 正 解 率 ( ％ ) 誤差の大きさ 『fitting』と呼ばれる技術で、 𝒔𝒊𝒏𝟐関数に近似
- 56. 『fitting』した関数の最大値をとる繰り返し回数をそれぞれの エラー率で調べるとエラー率が高い程、値が小さくなっている 結果の解釈 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 エラー率 最 大 値 を と る 繰 り 返 し 数
- 59. 追加実験１ ＊繰り返し回数を増やす毎に計算時間が増えてしまう ピーク以降の挙動を調べたいのでより簡易な回路である 2×2のライツアウトの場合を用いて変化の様子を追っていく 観 測 確 率 繰り返し回数 ー…エラー小 ー…エラー大 ? ー…エラー無 ー…エラー小 ー…エラー大 一周期目以降の変化を、 エラー無、エラー小、エラー大のそれぞれを比較し調べる
- 62. 結果 エラー率 繰り返し回数(回) 13 14 15 16 17 0.00088 48.7 49.2 48.7 50.9 49.2 0.00089 47.3 49.3 51.0 47.0 47.4 0.00090 48.8 51.7 48.6 47.4 46.0 0.00091 50.0 46.9 49.7 47.8 45.9 0.00092 44.5 45.5 47.0 45.9 44.3 ： 0.00094 45.5 45.5 47.0 45.9 44.3 ： 0.00096 47.8 45.0 43.9 47.0 44.4 ： 0.00098 43.8 45.7 43.5 45.9 42.2 エラー率が0.00091以下のとき 正解の確率が50%を超えた 小数点以下第二位を四捨五入しています
- 65. ・エラー率が大きくなるほど、周期が短くなり、 後の周期になるほど 正解率は減衰していく ・エラーがあるときのfittingしたグラフはsin2 関数から誤差が生じていた 誤差の大きさにも法則性がみられる ・CXエラー率が 0.00091 以下の時、正解率が50%を上回る まとめ 減衰するsin関数の図を作る 正 解 率 繰り返し数 ー…エラー無 ー…エラー小 ー…エラー大 誤差の大きさ CXエラー率 0.001の時
- 67. 課題研究協力 日本IBM 中村悠馬さん IBM QuantumExperience https://quantum-computing.ibm.com/ Gfycat https://gfycat.com/discover/quantum- computer-gifs Quiskit textbook https://qiskit.org/
- 69. ご清聴ありがとうございました
Editor's Notes
- 今から物理班、量子コンピュータに関する研究の発表を始めます 私たちは近年注目されている量子コンピュータに興味を持ち、身近な具体例を通して研究しました
- まずは量子コンピュータについて説明します
- 量子コンピュータは一部の問題に対して現在のコンピュータに比べ早く解くことができ、 科学,金融,創薬などの分野への応用が期待されています 以降現在のコンピュータを古典コンピュータと呼びます 量子とは粒子と波の性質を併せ持ったとても小さな単位で例としては光,電子,中性子などがあります 古典コンピュータでは状態が0か1かに定まっていますが量子コンピュータでは 0と１を確率で表します この性質を0と1を同時に取っていると表現しています 一方でエラーが多く本来の性能を発揮するにはまだ課題があります
- 次に具体的な量子ゲートについて説明します。 まずはXゲートです Xゲートを用いると0は1に,1は0に変化します。
- 次に古典コンピュータと量子コンピュータの違いについて説明します 古典コンピュータではすべての答えの候補を一つずつ正確に値を得ることができますが,時間がかかります この点で古典コンピュータは決定的であるといえます 例として25の素因数分解を量子コンピュータと古典コンピュータで考えます 古典コンピュータでは1から5の自然数をひとつずつ調べるため正確な答えを得ることができますが,その分時間がかかっています
- 一方で量子コンピュータは確率的な性質を持っています ランダム性を利用し結果を確率で表しているのです また量子コンピュータでは短時間で答えが得られます すべての答えの候補を1度に調べているのです 25の素因数分解を考えるとき量子コンピュータでは1から5の自然数を一度に調べるため計算時間は短いですが1,2などのあやまった答えが数パーセントの確率で出てきます
- 先ほど量子コンピュータでは結果を確率で表していると述べましたが 結果の確率をヒストグラムで表すとわかりやすいです 以降は量子コンピュータの結果をヒストグラムで表しますのでこの図を記憶にとどめておいていただければと思います 例えばこの場合は1から4が10%の確率で結果として出現し5は60%の確率で 結果として出現します
- 続いて量子コンピュータの回路の説明をします 量子コンピュータの回路では2つの重要な要素があります 量子状態,量子ゲートです まず,量子状態は,量子ビットと呼ばれる線上における量子の状態です 次に量子ゲートとは量子の状態を変化させるものです
- 次に具体的な量子ゲートについて説明します。 まずはXゲートです Xゲートを用いると0は1に,1は0に変化します。
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- 次にCXゲートです 点の部分が1であるときのみ+の部分でXゲートの作用をします 点の部分が1でないときはこのゲートは何も作用しません
- 次にCXゲートです 点の部分が1であるときのみ+の部分でXゲートの作用をします 点の部分が1でないときはこのゲートは何も作用しません
- 次に具体的な量子ゲートについて説明します。 まずはXゲートです Xゲートを用いると0は1に,1は0に変化します。
- ここからは研究の動機と問題設定についてです。
- 次に具体的な量子ゲートについて説明します。 まずはXゲートです Xゲートを用いると0は1に,1は0に変化します。
- 僕たちの班はIBMの主催する、Quantum Challenge2020というプログラミングコンテストに参加し、ライツアウトというゲームの答えを探す回路を作りました。ライツアウトとは、点灯しているマス目をすべて消灯させるゲームです。 あるマス目を押したときそのマス目と隣接しているマス目の状態が切り替わります。すべてのライトが消えたらクリアとなります。
- 次に具体的な量子ゲートについて説明します。 まずはXゲートです Xゲートを用いると0は1に,1は0に変化します。
- 次に具体的な量子ゲートについて説明します。 まずはXゲートです Xゲートを用いると0は1に,1は0に変化します。
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- この時点で重ね合わせ状態にある上の９ビットのうちのどれか１つは状態がすべての量子ビットが0となっています。つまりすべてを消灯させているのでこれが“正解”となります。そのため、全ての押し方の中から、正解の押し方を探し出す必要があります。
- 次に具体的な量子ゲートについて説明します。 まずはXゲートです Xゲートを用いると0は1に,1は0に変化します。
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- 本研究ではこのゲームの答えを求める回路を題材にしています。図の回路の内容ですが、研究の内容を理解するためには必要ない為、時間の都合上説明は省かせていただきます。この回路によって正解の押し方は、１と２と５と７と９を押せばよいと求まりました。
- 実際に押して確かめてみましょう。すべて消すことができました。
- 今、正解の押し方が求まったといいましたが、正解の押し方が得られる確率に着目すると、回路が１００％の確率で正解を出すわけではなく、不正解の値も出てきてしまいます。正解する確率を高くすることができれば、より良い回路を作ることができます。そこで、正解率をより高くするにはどうすれば良いかについて研究をしていきます。
- 研究内容です。
- 正解率を高めるために、グローバーのアルゴリズムを用います。この回路は繰り返し用いることで正解率を変化させることができるのですが、繰り返し数をとにかく増やせば、正解率が上がるわけではありません。よって繰り返しの回数によって正解率がどう変わるかを調べます。
- これを調べるために、ライツアウトの問題を設定し、回路を繰り返して、正解率の変化を見ていきます。 正解の確率と繰り返し回数の関係をグラフにします
- 繰り返し回数を増やしていくと、正解率は次のように変化していきました。
- この結果から、繰り返し回数を増やすと正解率はこのように周期的に変化していくと考えました
- 調べたところ、先行研究によって観測確率と繰り返し回数はsin^2関数で表せることを確認できました。 しかしこれはエラーを考慮していません。
- エラー率引用先 https://quantum-computing.ibm.com/services?services=systems&system=ibmq_brooklyn
- 最終的に正解率はランダムになる
- 確率的コンピュータでは 1 3 よりもエラーの確率が低いことがエラーが許容される目安とされている
- 1,わかったこと
- 1,わかったこと
- 今回の研究は日本IBMの中村悠馬さんの協力の下、行われました。参考資料はこちらです。
- 今回の課題研究の成果物として、メンバー5人全員で210枚のスライドをオンライン上に公開しました
- ご清聴ありがとうございました