こんにちは、ChatGPTというAIすごいですよね。実際に使ってみたところ、結構いろんな計算をしてくれるので、もう人間いらないのでは？と思ってしまいました。いくつか量子系のプログラミングを試してみたいと思います。

結論から言うと結構いいと思います。

「量子アニーリングのQUBOで、巡回セールスマンのコードをpythonで書いて、d-wave nealで解いてください。」

というお題に対して、

import numpy as np
import neal

def tsp_qubo(distances):
  n = distances.shape[0]
  Q = np.zeros((n, n))

# Set diagonal elements to 0
  for i in range(n):
    Q[i][i] = 0

# Set off-diagonal elements
  for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
      Q[i][j] = distances[i][j]
      Q[j][i] = distances[i][j]

# Set quadratic bias
  q = np.ones(n) * -1

return Q, q

Example distances matrix

distances = np.array([[0, 10, 20, 30], [10, 0, 25, 35], [20, 25, 0, 15], [30, 35, 15, 0]])
Q, q = tsp_qubo(distances)

Solve the problem using the D-Wave system

solver = neal.SimulatedAnnealingSampler()
response = solver.sample_qubo(Q, q)

Print the solution

for sample in response.samples():
  print(sample)

いくつか間違いがありますが、コードを書く時間がなくなるのと、今後改善されることを考えるとかなり作業量は減ると思います。

上記のコードでは制約条件が考慮されていませんので、今後の改善に期待です。

なんとなく量子アニーリングはChatGPTを使えば人間がいらなくなることがわかりました。次は量子ゲートを見てみたいと思います。

from blueqat import Circuit

Create a quantum circuit with 2 qubits

qc = Circuit().h[0].cx[0,1].m[:].run()

Apply a Hadamard gate to the first qubit

Apply a controlled-not (CX) gate between the first and second qubits

Measure both qubits

result = qc.result()

Print the result

print(result)

見事量子もつれカイロを作ってくれました。最後のちょっと修正が必要で、量子回路にrun()がついてるので、qcだけで可能です。

計算結果は、

Counter({'11': 1})

となりました。

結論

人間の量子プログラマーが不要になる時代が近づいてきました。AIの発展の方が絶対早いので、現段階でこれだと今後どうなるのか心配になりました。業種転換します。以上です。