今回は単一振幅といって特定のビット配列の振幅を求めます。振幅の絶対値の二乗はそのビット列の出現確率と対応しています。すべての状態ベクトルの振幅を同時に表現するのは150量子ビットではすでに無理なので、単一振幅を求めます。 参考：Copyright (c) 2021-2022, NVIDIA CORPORATION &amp; AFFILIATESSPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause<a href="https://github.com/NVIDIA/cuQuantum/blob/main/python/samples/cutensornet/circuit_converter/cirq_basic.ipynb" rel="noopener noreferrer" target="_blank" style="color: var(--chakra-colors-blue-500);">https://github.com/NVIDIA/cuQuantum/blob/main/python/samples/cutensornet/circuit_converter/cirq_basic.ipynb </a> ツールを読み込み適当な回路を作ります。 <pre class="ql-syntax" spellcheck="false">import cirq
from cirq.testing import random_circuit
import cupy as cp
import numpy as np
import time

from cuquantum import contract, CircuitToEinsum

num_qubits = 150
n_moments = 6
op_density = 0.9
gate_domain = {cirq.H: 1, 
        cirq.S: 1, 
        cirq.T: 1, 
        cirq.CNOT: 2, 
        cirq.CZ: 2}

circuit = random_circuit(num_qubits, n_moments, op_density=op_density, gate_domain=gate_domain, random_state=6)
#print(circuit)
</pre> そして実行です。今回は特に考えず全部0のビット配列の振幅を求めます。 <pre class="ql-syntax" spellcheck="false">l = [0 for _ in range(num_qubits)]
bitstring = &#39;&#39;.join(map(str, l))
print(bitstring)

start1 = time.time()
myconverter = CircuitToEinsum(circuit, dtype=&#39;complex128&#39;, backend=cp)
expression, operands = myconverter.amplitude(bitstring)
print(&#34;preprocess:&#34;, time.time() - start1)

start2 = time.time()
amplitude = contract(expression, *operands)
print(&#34;process:&#34;, time.time() - start2)
print(amplitude)

print(np.abs(amplitude)**2)
</pre> 早速実行結果です。今回はNVIDIAのGPUのA100でメモリサイズ80Gのマシンを使いました。 <pre class="ql-syntax" spellcheck="false">000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
preprocess: 0.03520393371582031
process: 8.503039121627808
(-3.215549355384471e-13-1.3319241534803108e-13j)

1.2113779607537728e-25
</pre> 前処理は0.03秒。実際の150量子ビットの処理は8.5秒で終わりました。簡単な回路でしたのですぐに終わりました。以上です。

NVIDIA cuQuantum / cuTensorNet + Google Cirq で単一振幅の求め方 NVIDIA A100 80Gで150量子ビット計算

Yuichiro Minato