何も調整しないと state tomography fidelity on ibmq_manila = 0.2373 ± 0.0014という結果に。error mitigation などを工夫するようにとのことだが、あんまり実感がない。を何とかしろってことなんだろうな・・・。シミュレータで行うと state tomography f…

GitHub - purepureclub/RyokoHQNN: リョウコと実装！量子機械学習で手書き文字認識 Hands-on Workshop 資料 おぉ、量子古典ハイブリッド学習の簡単な資料が公開されている。

近年かなり無目的にだらだら生きていた中ではここ数ヶ月は完全燃焼しそうな勢いで頑張ったと思う。体調もだいぶやばかったけど、身体壊さないギリギリを狙ってコミュニティ活動全力投球したので、Qiskit Advocate - らんだむな記憶 で申請した Qiskit Advoca…

問題が解禁されるや否や着手して、雰囲気で完投したので、そこそこ早く completed になったのだと思っている。

Lab 9 Quantum Simulation as a Search Algorithm を解いてみたい。1. Build a quantum circuit for a given Hamiltonian.ステップA:単純計算で$$ \begin{align*} e^{-i\theta|0\rangle\langle0|} &= I + (e^{-i \theta} - 1) |0\rangle\langle0| \\ &= \beg…

お手軽！ grep find - Qiita find . -type f -name '*.c' -print0 | xargs -0 grep hogehoge 便利そう。-dskip も加えたい。

python - How to remove progressbar in tqdm once the iteration is complete - Stack Overflow ちゃんと覚えてないけど、この内容を覚えておきたかったことだけ覚えている。

ML も QC も論文を見ても何が何やら分からない。ML は意味は分からないけど、まぁまぁやりたいことは分かる。分かるが、教師データなりを放り込んでゴリゴリ回したらどうして各モジュールがその役割を担うようにパラメータが収束していくことを期待できるの…

Twitterで@（アットマーク）をエスケープする方法 - Qiita最強に助かる。アットマークを記号として使いたいことが多すぎる。'\u{0040}\u{fff0}'ピリオドの場合は ZWJ を使って'\u{002e}\u{200b}'という手も。アットマークも同様に、'\u{0040}\u{200b}'で良い…

$n=1$ のケースで直接計算を行う。$[n] = \{ \varnothing, \{1\} \}$ である。$$ \begin{align*} C(x) = w_{\{1\}, \varnothing} x_1 + w_{\varnothing, \{1\}} (1 - x_1) + w_{\{1\}, \{1\}} x_1 (1 - x_1) \end{align*} $$である。よって、損失関数 $C(x)$…

前回のハミルトニアンの $Z$ ゲートでの計算を確認してみよう。まず、前回導入した略記法を用いると $III = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]$ $IIZ = [1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, -1]$ $IIZ = [1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1]$ $IIZ = [1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1]$ …

Solving combinatorial optimization problems using QAOA の書き方がなかなか難しい。特に Appendix の「Constructing Problem Hamiltonian」から大分悩む。textbook の言う $[n]$ は $[n] = \{ \varnothing, \{1\}, \{2\}, \cdots, \{n\}, \{1, 2\}, \{2, …

GitHub - qiskit-advocate/application-guide: Everything you need to know about creating a strong application for the Qiskit Advocates program, all in one place! 通るかは分からないけど、フォームに今までの貢献？を書いて subimit してみた。貢献…

機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発 論文読んでも結局よく分からない・・・というか自分で使える気がしないところにいい感じの本が出そう。ということでポチる。