量子コンピュータのアプリケーション開発および教育に役立つオープンソースのライブラリです
Blueqatは量子コンピュータ向けに開発されたオープンソースプラットフォームです。各種ツールやライブラリ、コミュニティを活用し、研究者が実験と研究を行い、開発者が量子コンピューティング向けのアプリケーションを簡単に開発できるように、親しみやすいエコシステムを確立しています。
チェーンメソッドを採用し、コードの記述量を大幅に削減。簡単に始められます。
最適化や機械学習を中心に豊富な実例とチュートリアルコードを活用できます。
pure pythonで構築されているため、インストールが容易で拡張性にも優れています。
pythonのpip環境にてインストールできます。
pip3 install blueqat
from blueqat import Circuit
from blueqat import vqe
from blueqat.pauli import qubo_bit as q
#2量子ビットの量子もつれの回路です
Circuit().h[0].cx[0,1].m[:].run(shots=100)
#量子古典ハイブリッド計算に対応した、行列の固有値を求める回路です
hamiltonian = -3*q(0)-3*q(1)+2*q(0)*q(1)
result = vqe.Vqe(vqe.QaoaAnsatz(hamiltonian, step=2)).run()
print(result.most_common(12))
量子コンピュータでよく使われるトピックをまとめてみました。
データを準備し、量子回路を使って学習を行います。主に、量子コンピュータと古典コンピュータをハイブリッドで利用して行います。
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・Step1,Step2,Step4,Step5
社会問題で、多くの選択肢から一番良いものを選ぶ、組合せ最適化問題を解きます。量子コンピュータ向けの定式化を行います。
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・Step1,Step2,Step4,Step6
固有値問題を解き、第一原理計算へ応用します。汎用量子アルゴリズムの位相推定と、NISQハイブリッドのVQEがあります。
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