量子ゲートモデルにおける量子機械学習全般

はじめに

量子機械学習を確認します。どのように機械学習を効率化しているのかを確認するのが目的です。

18:00 ～ 18:30
開場
18:30 ～ 18:40
会場案内、弊社の紹介
株式会社ナビタイムジャパン　吉濱 誠
18:40 ～ 19:30
量子ゲートモデルにおける量子機械学習全般
MDR株式会社　湊 雄一郎

ハンズオン

余裕があればハンズオンも進めますが、こちらで告知します。 pip install blueqatでインストールしておいていただければ、

from blueqat import Circuit
Circuit(4).h[:2].ccx[0,1,3].cx[1,2].cx[0,2].m[:].run(shots=100)

の簡単な解説をします。

ハンズオン2

from blueqat import opt

a = opt.opt() #インスタンスの生成
a.qubo = opt.sel(5,2) #5量子ビットから2量子ビット選ぶ関数
result = a.sa(shots=100,sampler="fast") #shot100で計算
opt.counter(result) #分布を見る

Counter({'00101': 13,
'10100': 10,
'00011': 10,
'00110': 8,
'01100': 15,
'01001': 8,
'01010': 15,
'10001': 11,
'10010': 7,
'11000': 3})

from blueqat import vqe

qubo = opt.pauli(a.qubo)
step = 4
result = vqe.Vqe(vqe.QaoaAnsatz(qubo,step)).run()
print(result.most_common(10))

(((0, 1, 1, 0, 0), 0.09346152243898215), ((0, 1, 0, 1, 0), 0.09346152243898212), ((0, 0, 1, 0, 1), 0.0934615224389821), ((0, 0, 1, 1, 0), 0.09346152243898208), ((0, 1, 0, 0, 1), 0.09346152243898206), ((1, 0, 1, 0, 0), 0.09346152243898205), ((1, 1, 0, 0, 0), 0.09346152243898204), ((1, 0, 0, 1, 0), 0.09346152243898204), ((1, 0, 0, 0, 1), 0.09346152243898201), ((0, 0, 0, 1, 1), 0.093461522438982))

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