量子コンピュータは従来のコンピュータとは異なり、量子力学に基づく計算を行います。この新しい計算モデルは、膨大なデータ処理や最適化問題、暗号解読など、従来のコンピュータでは処理が困難なタスクに革命をもたらす可能性があります。PythonのQiskitライブラリを使えば、量子コンピュータの基本的な動作やアルゴリズムを簡単に学ぶことができます。この記事では、Qiskitを使った量子アルゴリズムの実装方法を解説します。

量子コンピューティングとは？

量子コンピューティングは、量子力学の原理に基づいて動作する計算モデルです。基本的な単位は量子ビット（qubit）で、0または1の状態に加えて、0と1の両方の状態を同時に取れる重ね合わせの性質を持ちます。また、量子ビット同士が量子もつれの状態になることで、複雑な問題を高速に解決する可能性があります。 従来のコンピュータではビットは0か1の2つの状態しか持ちませんが、量子ビットは重ね合わせと量子もつれを利用することで、並列的に多くの計算を同時に行うことができるのです。

Qiskitとは？

Qiskitは、IBMが開発したオープンソースの量子コンピューティングフレームワークで、量子回路の作成や量子コンピュータのシミュレーション、さらには実際のIBMの量子コンピュータ上での計算実行をサポートしています。Qiskitを使うことで、量子ビットの操作や量子ゲートを使った回路を作成し、量子アルゴリズムを実装できます。

Qiskitの主な機能

  • 量子回路の設計：量子ビットや古典ビットを操作して量子回路を作成
  • シミュレーション：ローカル環境で量子アルゴリズムをシミュレート
  • 実機での実行：IBMのクラウドサービスを通じて、実際の量子コンピュータでアルゴリズムを実行

Qiskitのインストール

まず、Qiskitをインストールしましょう。以下のコマンドでQiskitをインストールできます。

pip install qiskit

インストールが完了したら、簡単な量子回路を作成して実行してみます。

量子回路の作成

Qiskitを使った量子コンピューティングの基本的な流れは、以下の通りです。

  1. 量子ビット（qubit）と古典ビット（cbit）を定義
  2. 量子ゲートを適用して回路を作成
  3. 回路を実行して結果を測定

基本的な量子回路の例

以下に、Qiskitで量子ビットにHadamardゲートを適用して、結果を測定するシンプルな量子回路を示します。

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, transpile, assemble
from qiskit.visualization import plot_histogram
from qiskit.providers.aer import AerSimulator
# 量子ビット1つ、古典ビット1つを持つ量子回路を作成
qc = QuantumCircuit(1, 1)
# Hadamardゲートを適用して量子ビットを重ね合わせ状態にする
qc.h(0)
# 量子ビットを測定し、結果を古典ビットに保存
qc.measure(0, 0)
# 回路を描画
qc.draw(output='mpl')

コードの解説

  • QuantumCircuit(1, 1)：1つの量子ビットと1つの古典ビットを持つ量子回路を作成します。
  • qc.h(0)：量子ビット0にHadamardゲートを適用して、0と1の重ね合わせ状態を作ります。
  • qc.measure(0, 0)：量子ビット0の測定結果を古典ビット0に格納します。

実行とシミュレーション

次に、この量子回路をシミュレーションし、結果を確認します。

# シミュレータを使用して量子回路を実行
simulator = AerSimulator()
# 回路をコンパイルしてシミュレーションを準備
compiled_qc = transpile(qc, simulator)
qobj = assemble(compiled_qc)
# シミュレーションを実行
result = simulator.run(qobj).result()
# 結果のカウント（0と1が何回ずつ出現したか）
counts = result.get_counts()
print(counts)
# 結果をヒストグラムで表示
plot_histogram(counts)

結果の解釈

Hadamardゲートは、量子ビットを重ね合わせ状態にします。そのため、この回路の実行結果は0と1が約半々で得られるはずです。plot_histogramを使って、シミュレーション結果をヒストグラムで可視化できます。

量子アルゴリズムの実装

量子コンピュータの強みは、並列的に多くの計算を行うことができる点です。ここでは、基本的な量子アルゴリズムである「ベル状態」や「量子フーリエ変換」をQiskitで実装してみます。

5.1 ベル状態の生成

ベル状態は、2つの量子ビットが量子もつれの状態になったものです。この状態を使うと、2つの量子ビットの結果が常に一致するという性質を確認できます。

# 量子ビット2つ、古典ビット2つを持つ回路
qc = QuantumCircuit(2, 2)
# 量子ビット0にHadamardゲートを適用して重ね合わせ状態に
qc.h(0)
# 量子ビット0と1をCNOTゲートで絡ませる（量子もつれ）
qc.cx(0, 1)
# 量子ビットの測定
qc.measure([0, 1], [0, 1])
# 回路の描画
qc.draw(output='mpl')

実行と結果の解釈

ベル状態では、2つの量子ビットはもつれた状態にあるため、測定結果は必ず同じになります。実行して得られる結果も、00か11のみとなるはずです。

5.2 量子フーリエ変換

量子フーリエ変換（QFT）は、量子コンピューティングでよく使われるアルゴリズムで、古典的なフーリエ変換の量子版です。

from qiskit.circuit.library import QFT
# 量子ビット3つの量子回路
qc = QuantumCircuit(3)
# QFT回路を追加
qc.append(QFT(num_qubits=3), range(3))
# 回路の描画
qc.draw(output='mpl')

実行と応用

量子フーリエ変換は、素因数分解や量子位相推定といった高度なアルゴリズムの基礎となります。Qiskitを使うと、QFTモジュールを使って簡単に回路を作成できます。

実機での量子計算

Qiskitを使えば、IBMが提供するクラウドベースの量子コンピュータ上で、実際に回路を実行することができます。次のようにIBM Quantumに接続して、回路を実機で実行します。

実機での実行準備

まず、IBM Quantum Experienceにサインアップし、APIキーを取得します。

from qiskit import IBMQ
# IBM Quantumに接続
IBMQ.save_account('YOUR_API_KEY')
provider = IBMQ.load_account()
# 実機を選択
backend = provider.get_backend('ibmq_qasm_simulator')
# 実機での実行
job = backend.run(qc)
result = job.result()
# 結果を表示
counts = result.get_counts()
print(counts)

まとめ

PythonのQiskitを使えば、量子コンピュータの基本的な動作やアルゴリズムを簡単に体験することができます。今回紹介した基本的な量子回路やアルゴリズムの実装を通じて、量子コンピューティングの基礎を学び、さらに高度なアルゴリズムや実機での計算に挑戦してみてください。Qiskitは量子計算の学習と実装において非常に有用なツールです。

参照:

Qiskitの公式ドキュメントでさらに学ぶ