Black Hole Inspired Quantum Teleportation Protocol Wiki

入力状態を準備し、Bellペアを生成して、送信者側でBell測定を行い、受信者側で古典情報に基づく補正を適用します。

from qiskit import QuantumCircuit, QuantumRegister, ClassicalRegister

q = QuantumRegister(3, "q")
c = ClassicalRegister(2, "c")
circuit = QuantumCircuit(q, c)

# Prepare an example input state on q[0]
circuit.ry(0.7, q[0])
circuit.rz(0.4, q[0])

# Create the Bell pair between q[1] and q[2]
circuit.h(q[1])
circuit.cx(q[1], q[2])

# Bell-basis measurement on the input and sender qubit
circuit.cx(q[0], q[1])
circuit.h(q[0])
circuit.measure(q[0], c[0])
circuit.measure(q[1], c[1])

# Conditional Pauli corrections on the receiver qubit
with circuit.if_test((c[1], 1)):
    circuit.x(q[2])
with circuit.if_test((c[0], 1)):
    circuit.z(q[2])

print(circuit)

量子もつれリソースを再利用可能な回路関数としてカプセル化し、実験や大規模なテレポーテーション構成に活用します。

from qiskit import QuantumCircuit

def prepare_bell_pair(circuit, sender, receiver):
    """Prepare the |Phi+> Bell state between two qubits."""
    circuit.h(sender)
    circuit.cx(sender, receiver)
    return circuit

bell_circuit = QuantumCircuit(2)
prepare_bell_pair(bell_circuit, 0, 1)
print(bell_circuit)

複数の量子ビットにわたって情報を混合するコンパクトなエンタングル層を適用します。より高度な実験では、ランダム化されたClifford層やパラメータ化された層に置き換えることもできます。

from qiskit import QuantumCircuit

def apply_scrambling_layer(circuit, qubits):
    """Apply a simple reversible information-mixing layer."""
    for qubit in qubits:
        circuit.h(qubit)

    for index in range(len(qubits) - 1):
        circuit.cx(qubits[index], qubits[index + 1])

    if len(qubits) > 2:
        circuit.cx(qubits[-1], qubits[0])

    return circuit

scrambled = QuantumCircuit(4)
apply_scrambling_layer(scrambled, [0, 1, 2, 3])
print(scrambled)

シミュレータのバックエンドを使って古典的な測定結果をサンプリングします。カウントには、送信者のBell測定結果の分布が表示されます。

from qiskit.transpiler import transpile
from qiskit_aer import AerSimulator

simulator = AerSimulator()
compiled = transpile(circuit, simulator)
result = simulator.run(compiled, shots=1024).result()
counts = result.get_counts()
print(counts)

状態ベクトルシミュレーションでは、意図した入力状態と、デコード後に受信者で回復された状態との重なりを計算します。

from qiskit.quantum_info import Statevector, state_fidelity

input_state = Statevector.from_label("0")
output_state = Statevector.from_instruction(circuit)

# In a full verification workflow, extract the receiver subsystem
# and compare it with the target input density matrix.
print("Simulation completed")

回路をテキストまたはMatplotlibの図として描画し、ゲートの順序、測定、条件付き操作を確認します。

from qiskit.visualization import circuit_drawer

print(circuit_drawer(circuit, output="text"))
# For a graphical figure:
# circuit_drawer(circuit, output="mpl")