Amazon Braket のサンプルノートブックです（日本語版）

0_Getting_started-workshop.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* このノートブックは、Amazon Braket のスタート時にクローンされるノートブック\n",
    "Braket examples/getting_started/0_Getting_started.ipynb\n",
    "に含まれるものを日本語訳と編集を加えたものです。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Amazon Braket 入門\n",
    "\n",
    "このhello-worldチュートリアルでは、2つのキュービット間で最大限に絡み合ったベル状態を準備します。 次に、ローカルシミュレータで回路を実行し、結果を取得します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# general imports\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "%matplotlib inline\n",
    "\n",
    "# AWS imports: Import Braket SDK modules\n",
    "from braket.circuits import Circuit\n",
    "from braket.devices import LocalSimulator"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1. Local Simulator で回路を構築する\n",
    "\n",
    "2つの量子ビットで「ベル状態」を構築しましょう。 `Circuit（）` を呼び出すことにより、空の回路を作成し、回路にゲートを追加するだけです。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# build a Bell state with two qubits. Here 'cnot(control=0, target=1)' can be simplified as 'cnot(0,1)'\n",
    "bell = Circuit().h(0).cnot(control=0, target=1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "print(bell)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 回路をローカルシミュレータに送信し、結果を取得します\n",
    "\n",
    "ここでは、回路をローカルシミュレータに送信して、結果を取得します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# set up device\n",
    "device = LocalSimulator()\n",
    "\n",
    "# run circuit\n",
    "result = device.run(bell, shots=10).result()\n",
    "# get measurement shots\n",
    "counts = result.measurement_counts\n",
    "# print counts\n",
    "print(counts)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# plot using Counter\n",
    "plt.bar(counts.keys(), counts.values());\n",
    "plt.xlabel('bitstrings');\n",
    "plt.ylabel('counts');"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## [演習] shot 数を増やして 量子計算の挙動の違いを確認する\n",
    "\n",
    "`result = device.run(bell, shots= 10).result()`\n",
    "shot の数 を 1 -> 100 -> 1000 -> と増やしてみてください。\n",
    "shot 数を増やすと、\n",
    "（Local Simulator で shot 数を増やしても、shot 数に対して課金される料金に変化はありません）\n",
    "\n",
    "* shot 数 100,000 以上になると、計算時間が急に増えてきますので、ご注意ください。目安の shot 数は、最大 10,000,000程度まで"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%%time\n",
    "# run circuit\n",
    "result = device.run(bell, shots= 10).result()\n",
    "# get measurement shots\n",
    "counts = result.measurement_probabilities\n",
    "# print counts\n",
    "print(counts)\n",
    "\n",
    "# plot using Counter\n",
    "plt.bar(counts.keys(), counts.values());\n",
    "plt.xlabel('bitstrings');\n",
    "plt.ylabel('probabilities');"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "shot の数を10, 100, 1000と増やしていくと、|00>状態と|11>状態の観測確率がほぼ等しく50%に近づいていくことがわかりましたか？\n",
    "\n",
    "このように、統計誤差を無くすために（理想的な計算をするために）どの程度のショット数が必要かを見積もることができます。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "conda_braket",
   "language": "python",
   "name": "conda_braket"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}

1_Running_quantum_circuits_on_simulators-workshop.ipynb

2_QPU_devices.ipynb

3_Dwave_MaximumCut-workshop.ipynb