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1.量子ゲートを毛ブラシとして視覚化する。

量子ビットが同時に0と1の状態を表すのはご存知のとおり、たとえば加重比率 0-37%、1-63%みたいに。
2量子ビットなら加重比率で00,01,10,11と4つの値がとれる。50量子ビットは1000兆の値がとれる。
量子ビットが計測された時、量子状態の崩れ、表現できる値から一つの値になる。
この時、複素振幅（値の加重）がそれぞれの値を観測する確率を明らかにするのだ。
量子コンピューティングは、巨大な複素振幅をもって、望みの結果を出す確率を高め、
今後、指数倍数的に様々な課題を並列処理でやってのけるホープだろう。
それで私にふと、量子ビットがグリッド状に組まれたゲートをのぞいたら、ゲートが毛ブラシのような模様をしていて、その毛はお互いに絡まっているイメージが湧いた。
数学的には毛ブラシのゲートがテンソルで、毛がテンソルの基底にそれぞれ対応する。そして、数学的テンソルはコンピュータ科学的にはN次元配列アレーということになる。

※通常は縦、横の要素をもつ配列アレーが、それ以上の要素を含む状態。これをテンソルという。

この直感が、グリッド回路をそれぞれ個々の毛ブラシにするアイデアになったのだ。
毛ブラシ1本が一つの量子ビットに対応する。
そして関連する複数の毛ブラシをプログラムして、全体の複素振幅を計算する。
まあ、朝には16量子ビットごとに区切って、
64量子ビット、
10デプスサーキットでたったギガバイトクラスのメモリで複素振幅の計算の具体的な計算方法が分かった。
そこから、回路を分割してサブ回路にするもっと一般化された方法に発展した。
サブ回路をそれぞれシミュレートさせて、必要な量子振幅に応じ様々な順に結果を統合することができる。

続く、、、