回路とゲート¶

回路の構築¶

Circuit は操作のリストを保持します。ゲートは属性、量子ビットは [...] で選択し、パラメータ付きゲートはインデックスの前に呼び出しでパラメータを渡します。すべてチェーンできます:

import math
from blueqat import Circuit

Circuit().h[0].cx[0, 1].rz(math.pi / 4)[1].m[:]

量子ビット0は常に状態ベクトルインデックスの最下位ビットです（ '10' は量子ビット1が1、量子ビット0が0。QiskitのStatevectorと同じ規約です）。

ゲートセット¶

1量子ビットゲート: i, x, y, z, h, s, sdg, t, tdg, sx, sxdg, phase(theta) （別名 p, r ）, rx(theta), ry(theta), rz(theta), u(theta, phi, lam[, gamma]), mat1(matrix) （任意の2x2ユニタリ）。
2量子ビットゲート: cx （別名 cnot ）, cy, cz, ch, swap, iswap, iswapdg, cphase(theta) （別名 cp, cr ）, crx, cry, crz, cu(theta, phi, lam[, gamma]), rxx(theta), ryy(theta), rzz(theta), zz, zzdg, exch(theta) （ハイゼンベルク交換パルス。Exchange-Onlyスピン量子ビットを参照）。
3量子ビットゲート: ccx （別名 toffoli ）, ccz, cswap 。
その他の操作: m / measure （ m(key="name") でキー付き中間測定）, reset, barrier 。

パラメータを取らないゲートにパラメータを渡すと ValueError になります（例: x(0.5)[0] は黙って無視されず拒否されます）。

回路の情報取得¶

c = Circuit(3).h[:].cx[0, 1].cx[1, 2].m[:]
c.n_qubits      # 3
c.depth()       # 4  (並列ゲートは1段と数える。barrierは数えない)
c.count_ops()   # Counter({'h': 3, 'cx': 2, 'measure': 3})

測定確率（微分可能・指定量子ビットへの周辺化に対応）とハミルトニアン期待値:

from blueqat.utils import Z

Circuit(2).h[0].cx[0, 1].probs()          # tensor([0.5, 0., 0., 0.5])
Circuit(2).h[0].cx[0, 1].probs([1])       # 量子ビット1の周辺確率
Circuit(1).rx(0.4)[0].expect(1.0 * Z[0])  # <Z> = cos(0.4)

逆回路¶

dagger() はエルミート共役（ゲートを逆順にして共役化）を返します。測定とリセットには逆操作がないため例外になりますが、 dagger(ignore_measurement=True) なら除去して続行します:

c = Circuit(3)  # ... 構築 ...
identity = c + c.dagger()   # |0...0> に逆計算で戻る

OpenQASM 2.0¶

qasm = Circuit(2).h[0].cx[0, 1].to_qasm()

from blueqat.circuit_funcs import from_qasm
c = from_qasm(qasm)

JSONシリアライズ¶

回路はバージョン付きのJSON互換スキーマでラウンドトリップできます（クラウド送信のワイヤ形式でもあります）:

from blueqat.circuit_funcs.json_serializer import serialize, deserialize

data = serialize(Circuit(2).h[0].cx[0, 1])
c = deserialize(data)

回路描画¶

run(backend='draw') でmatplotlibによる回路図を描画します。登録済みの全ゲートが描画可能で、未知の（ユーザー登録）ゲートは UserWarning 付きで省略されます。

名前付きゲートブロック¶

実際のアルゴリズムはサブルーチンの入れ子です — Shorの位数発見は「初期化・制御剰余乗算・逆QFT」で構成され、それぞれがさらに小さな部品からできています。名前付きブロックはその構造を回路オブジェクトに保持したまま、実行には一切影響しません（各バックエンドは内部のゲートを透過的に見ます）:

c = Circuit(7)
with c.block("order-finding"):
    with c.block("superposition"):
        c.h[4, 5, 6]
    with c.block("c-U^1"):
        c.cswap[4, 2, 3].cswap[4, 1, 2].cswap[4, 0, 1]
    # ライブラリ回路をブロックとして配置 (量子ビット4..6へシフト)
    c.append_block("IQFT", qft_circuit(3).dagger(), offset=4)

print(c.tree())
# Circuit(7)
# └─ order-finding
#    ├─ superposition
#    │  └─ h[4, 5, 6]
#    ├─ c-U^1
#    │  └─ ...
#    └─ IQFT
#       └─ ...

ブロックは任意に入れ子でき、 repr() と tree() に現れ、 dagger() では鏡像ブロック（ "order-finding†" ）として保存されます。 depth() / count_ops() は中身のゲートを数え、 flatten() / JSONシリアライズはブロックをプレーンなゲート列に展開します（フラットなワイヤ形式には階層は残りません）。回路描画ではブロックは関与する量子ビットにまたがる1つの名前付きの箱として描かれます。回路全体が単一のブロックに包まれている場合は自動でその中に降り、子ブロックが箱として表示されます。 expand_blocks=n で n 階層ぶん展開、 expand_blocks=True で全ゲートまで展開できます。完全なプログラム例は examples/shor_15.py を参照してください。

アンシラ量子ビット¶

c = Circuit(4).h[:]
with c.ancilla() as a:        # 新しい量子ビットを確保
    c.cx[0, a[0]]
    c.cx[0, a[0]]
# ブロックを出るとアンシラは |0> にリセットされます (reset=True がデフォルト)

マクロとカスタムゲート¶

関数を回路メソッドとして、あるいはゲートクラスをゲートセットに登録できます:

from blueqat import BlueqatGlobalSetting
from blueqat.decorators import circuitmacro

@circuitmacro
def bell(c, a, b):
    return c.h[a].cx[a, b]

Circuit(2).bell(0, 1)

BlueqatGlobalSetting.register_gate('mygate', MyGateClass)