現在、解答を募集しているグローバー探索に関連して、初心に戻って以下のコードを再現しようとしたときに、手計算(以下の手書きのもの)と答えが違うことに気づきました。手計算の物があっています。
3次元立方体の量子ウォークを用いたグローバー探索の場合
上記の図の|100>の解をマーキングしてその確率を見たい場合、グローバーアルゴリズムのやり方にのっとると、
initial_Phi = 1/np.sqrt(2**3*3)*(|000>(|0>+|1>+|2>) + |001>(|0>+|1>+|2>) + |010>(|0>+|1>+|2>) + |100>(|0>+|1>+|2>) + |011>(|0>+|1>+|2>) + |101>(|0>+|1>+|2>) + |110>(|0>+|1>+|2>) + |111>(|0>+|1>+|2>)) となり、欲しい解をマーキング→コイン演算子→シフト演算子をtstep繰り返します。今は2回繰り返すと、 #marking Phi(t=1) = 1/np.sqrt(2**3*3)*(|000>(|0>+|1>+|2>) + |001>(|0>+|1>+|2>) + |010>(|0>+|1>+|2>) - |100>(|0>+|1>+|2>) + |011>(|0>+|1>+|2>) + |101>(|0>+|1>+|2>) + |110>(|0>+|1>+|2>) + |111>(|0>+|1>+|2>)) #coin C = [[-1,2,2],[2,-1,2],[2,2,-1]]/3 各方向への重み |0>=1/3*(-|0>+2|1>+2|2>) |1>=1/3*(2|0>-|1>+2|2>) |2>=1/3*(2|0>+2|1>-|2>) これを上に代入すると、 Phi(t=1) = 1/np.sqrt(2**3*3)*(|000>(|0>+|1>+|2>) + |001>(|0>+|1>+|2>) + |010>(|0>+|1>+|2>) - |100>(|0>+|1>+|2>) + |011>(|0>+|1>+|2>) + |101>(|0>+|1>+|2>) + |110>(|0>+|1>+|2>) + |111>(|0>+|1>+|2>)) #Shift |000>|0> → |001>|0> |000>|1> → |010>|1> |000>|2> → |100>|2> とすると、 Phi(t=1) = 1/np.sqrt(2**3*3)*(|000>(|0>+|1>+|2>) + |001>(|0>+|1>+|2>) + |010>(|0>+|1>+|2>) - |100>(|0>+|1>+|2>) + |011>(|0>+|1>-|2>) + |101>(-|0>+|1>+|2>) + |110>(|0>-|1>+|2>) + |111>(|0>+|1>+|2>)) 同様に繰り返すと、 phi(t=2) = 1/3*np.sqrt(2**3*3)*(|000>(3|0>+3|1>-3|2>) + |001>(-|0>+3|1>-2|2>) + |010>(3|0>-|1>-2|2>) - |100>(5|0>+5|1>+5|2>) + |011>(3|0>+3|1>+3|2>) + |101>(-3|0>+3|1>+3|2>) + |110>(3|0>-3|1>+3|2>) + |111>(-|0>-|1>+3|2>)) と、マーキングした|100>が増幅されていることがわかります。
上記の物をコードに移すために、行列を使いました。
3次元(デカルト座標)で上のように座標で定め、各点は[1,1,1]を8*3で割った(規格化された)要素を初期値としてもっているとします。
周期境界条件とします。
問題のコード
python
1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3import itertools 4from sympy.physics.quantum.qubit import Qubit 5################## 6n = 0 7N = 8 8step = 2 9x_list = [i for i in range(0,2)] 10y_list = [i for i in range(0,2)] 11z_list = [i for i in range(0,2)] 12t_list = [i for i in range(0,step+1)] 13p_list = [] 14#################### 15#各方向の重みです(これは既知として使ってください) 16G = np.array([[-1,2,2],[2,-1,2],[2,2,-1]]) / 3 17P = np.zeros((3,3)); P[0,:] = G[0,:]#|0> 18Q = np.zeros((3,3)); Q[1,:] = G[1,:]#|1> 19R = np.zeros((3,3)); R[2,:] = G[2,:]#|2> 20#################### 21#making init_phi 22init_phi = [] 23phi_map = np.ones((2,2,2,3),dtype="complex") 24phi_map /= np.sqrt(3*N) 25next_phi_map = np.zeros((2,2,2,3),dtype="complex") 26for t in range(0,step+1): 27 if t == 0: 28 pass 29 else: 30 #next_phi_map[0,1,1] = np.copy(-phi_map[0,1,1]) 31 for i in itertools.product(x_list,y_list,z_list): 32 x = i[0] 33 y = i[1] 34 z = i[2] 35 #Boundary condition 36 x1 = (x-1 + 2) % 2 37 x2 = (x+1) % 2 38 y1 = (y-1 + 2) % 2 39 y2 = (y+1) % 2 40 z1 = (z-1 + 2) % 2 41 z2 = (z+1 + 2) % 2 42 #markingのタイミングがおかしい? 43 if i == (0,1,1): 44 next_phi_map[i] = np.copy(-np.array([np.dot(P, phi_map[x,y,z2]) + np.dot(Q, phi_map[x1,y,z]) + np.dot(R, phi_map[x,y1,z])])) 45 else: 46 next_phi_map[i] = np.copy(np.array([np.dot(P, phi_map[x,y,z2]) + np.dot(Q, phi_map[x1,y,z]) + np.dot(R, phi_map[x,y1,z])])) 47 #p_map[i] = np.real(np.vdot(next_phi_map[i], next_phi_map[i])) 48 phi_map = np.copy(next_phi_map) 49 print(t, phi_map) 50 p_list.append(np.real(np.vdot(phi_map[0,1,1] , phi_map[0,1,1])))
結果
0 [[[[0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]] [[0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]]] [[[0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]] [[0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]]]] ______________________________________________________________ 1 [[[[ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]] [[ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [-0.20412415-0.j -0.20412415-0.j -0.20412415-0.j]]] [[[ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]] [[ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]]]] _______________________________________________________________ 2 [[[[ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j -0.20412415+0.j]] [[-0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]]] [[[ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]] [[ 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j 0.20412415+0.j] [ 0.20412415+0.j -0.20412415+0.j 0.20412415+0.j]]]]
と上の結果と一致しない(増幅されていないことが分かりました。)
この原因について、どなた様かご指摘、または再現できる方がいらっしゃいましたら宜しくお願い致します。
自分でも随時直していくつもりです。
よろしくお願いします。
#追記
マーキングとは、一つの座標の確率振幅をマイナスで掛けることです。
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