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[Python/JAX] 微分可能な量子回路シミュレーターの開発を始めた
1. はじめに
（最近全然Zennの記事を書けていなかったので、今年こそは早い段階で記事にしていこうと思います。）
お正月の休暇中に趣味で、微分可能な量子回路シミュレータ diffqc の開発をはじめました。
2. ポイント
- 主ターゲットは、量子回路計算と古典計算を組み合わせる量子機械学習
-
JAX を採用
- GPUフレンドリー
- ベクトル化が容易 (
jax.vmap()etc.) - 微分可能 (
jax.grad()etc.) - (現時点では) 非Windowsはサポート
- 開発の動機は、量子機械学習や量子回路シミュレーションをより深く理解したかった事
3. 使い方
3.1 基本の使い方
diffqcでは、量子回路のstateを作成して、量子ゲートを適用してstateを更新していきます。
即時実行であり、量子ゲートの構成の最適化は（少なくとも現時点では）スコープ外です。
使い方①インポート
import jax
import jax.numpy as jnp
import diffqc
from diffqc import dense as op
使い方②回路作成
nqubits = 3
c = op.zeros(nqubits, jnp.complex64) # |000>
c = op.Hadamard(c, (1,)) # (|000> + |010>)/sqrt(2)
使い方③測定
s = op.to_state(c) # 内部表現を、2^n 要素のstateベクトル ([|000>, |001>, ... |111>]) に変換
p = diffqc.prob(s)
v = diffqc.expval(p, 0) # 0th wire の |1> の期待値
3.2 量子機械学習での使い方
同じくJAXベースの深層学習ライブラリのFlaxを使って、量子回路を含んだモデルは以下のように定義できます。
JAXで完結しているので損失関数 (loss_fn()) のパラメータに対する勾配は jax.grad() 関数にわたすだけで自動微分により、勾配関数を得られます。
4. 今後の予定やアイディア
5. おわりに
お正月に開発を始めた diffqc についてまとめました。
まだ開発はじめたばかりで、他人にがっつり使ってもらえるレベルではないですが、もしこの記事を読んで興味を持ってもらえたなら、見に来てくれたりスターつけたりしてくれると嬉しいです。
追記: 2022/1/15
次記事公開しました。
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D. Coppersmith, "An approximate Fourier transform useful in quantum factoring", IBM Research Report RC19642 (arXiv:quant-ph/0201067) ↩︎
-
A. Kitaev, "Quantum measurements and the Abelian Stabilizer Problem", (arXiv:quant-ph/9511026) ↩︎
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