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Qmodのご紹介:量子アルゴリズム設計の合理化

13
August
,
2024
Matan Vax

Qmodは、量子アルゴリズム設計のための新しい言語です。Qmodはアルゴリズムの純粋な機能的意図を理解し、あらゆる実装の細部までを抽象化することを目指しています。Qmodは、一般的な制御演算、自動逆計算論理、複製禁止セマンティクスなど、量子プログラミング言語の分野での最新の研究に基づいており、高水準の古典的プログラミング言語からの概念も備えています。量子変数向けの本格的な型システムに対応しており、数値型、配列型、構造体型など、C言語などの古典的言語で見られるようなものを含みます。量子変数は、算術式や論理式に組み込むことができ、これらの式は代入や量子制御フロー文で使用されます。

基本的なアルゴリズムから高度なアルゴリズムまで、高水準の型や式を記述に適用することで、自然で簡潔なコードを作成することができます。Classiqライブラリには、そのような例が豊富に取り揃えられており、以下の簡単な例はこれらの構成要素の強さを示しています。この例では、Grover検索アルゴリズムを使用して、特定の制約を満たす変数の割り当てを見つけます。Qmodでは、量子構造体で数値変数のセットをグループ化することができます:

これらの変数は異なる領域の数値を表します。「a」は2ビットの符号なし整数で、[0..3]の領域にある数値です。「b」は、[0, 0.25, 0.5, 0.75]の領域にある2ビットの固定小数点数です。「c」は[-1..0.75]の領域にある符号付き数値です。量子構造体のスカラ変数に対して、ネイティブの量子算術演算子を使用して任意の式を指定することができます。以下の量子関数は、これらの合計がある定数値に等しいというプロパティを評価します:

Classiqライブラリには、アルゴリズムの記述においてビルディングブロックとなる「hadamard_transform」や「grover_operator」のような多くの量子関数が含まれています。これらを使うことで、Grover検索アルゴリズムの全リストは数行のコードで済みます:

Classiqプラットフォームでこの単純な例を合成するとかなり複雑な量子回路になりますが、ユーザーが指定した構成やハードウェアの制約に従って高度に最適化されています。この回路を量子シミュレータで実行すると、制約を非常に高い確率で満たす「MyProblem」の「a」、「b」、「c」変数の割り当てが得られます。

ユーザーの意図を高い水準で捉えることは、複雑な実装を行うユーザーの負担を軽減するだけでなく、合成プロセスの一環としてより強力で柔軟な最適化技術を可能にし、可能なキュービットの割り当てやゲートレイアウトの膨大な空間での決定を可能にします。これは、抽象度の低い低水準の記述では不可能だったでしょう。

Qmodは、量子アルゴリズム設計のための新しい言語です。Qmodはアルゴリズムの純粋な機能的意図を理解し、あらゆる実装の細部までを抽象化することを目指しています。Qmodは、一般的な制御演算、自動逆計算論理、複製禁止セマンティクスなど、量子プログラミング言語の分野での最新の研究に基づいており、高水準の古典的プログラミング言語からの概念も備えています。量子変数向けの本格的な型システムに対応しており、数値型、配列型、構造体型など、C言語などの古典的言語で見られるようなものを含みます。量子変数は、算術式や論理式に組み込むことができ、これらの式は代入や量子制御フロー文で使用されます。

基本的なアルゴリズムから高度なアルゴリズムまで、高水準の型や式を記述に適用することで、自然で簡潔なコードを作成することができます。Classiqライブラリには、そのような例が豊富に取り揃えられており、以下の簡単な例はこれらの構成要素の強さを示しています。この例では、Grover検索アルゴリズムを使用して、特定の制約を満たす変数の割り当てを見つけます。Qmodでは、量子構造体で数値変数のセットをグループ化することができます:

これらの変数は異なる領域の数値を表します。「a」は2ビットの符号なし整数で、[0..3]の領域にある数値です。「b」は、[0, 0.25, 0.5, 0.75]の領域にある2ビットの固定小数点数です。「c」は[-1..0.75]の領域にある符号付き数値です。量子構造体のスカラ変数に対して、ネイティブの量子算術演算子を使用して任意の式を指定することができます。以下の量子関数は、これらの合計がある定数値に等しいというプロパティを評価します:

Classiqライブラリには、アルゴリズムの記述においてビルディングブロックとなる「hadamard_transform」や「grover_operator」のような多くの量子関数が含まれています。これらを使うことで、Grover検索アルゴリズムの全リストは数行のコードで済みます:

Classiqプラットフォームでこの単純な例を合成するとかなり複雑な量子回路になりますが、ユーザーが指定した構成やハードウェアの制約に従って高度に最適化されています。この回路を量子シミュレータで実行すると、制約を非常に高い確率で満たす「MyProblem」の「a」、「b」、「c」変数の割り当てが得られます。

ユーザーの意図を高い水準で捉えることは、複雑な実装を行うユーザーの負担を軽減するだけでなく、合成プロセスの一環としてより強力で柔軟な最適化技術を可能にし、可能なキュービットの割り当てやゲートレイアウトの膨大な空間での決定を可能にします。これは、抽象度の低い低水準の記述では不可能だったでしょう。

About "The Qubit Guy's Podcast"

Hosted by The Qubit Guy (Yuval Boger, our Chief Marketing Officer), the podcast hosts thought leaders in quantum computing to discuss business and technical questions that impact the quantum computing ecosystem. Our guests provide interesting insights about quantum computer software and algorithm, quantum computer hardware, key applications for quantum computing, market studies of the quantum industry and more.

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