[qiskit] ショアのアルゴリズム
量子コンピュータ recommend qiskit
Published : 2021-09-19   Lastmod : 2021-11-08

ショアのアルゴリズム

qiskitを利用して、量子アルゴリズムについて自分なりに勉強していこうと思います。 個人的な勉強の記録なので、説明などを大幅に省いている可能性があります。

qiskitのウェブサイト通りに勉強を進めています。

量子コンピュータが一番のインパクトを与えるとされるRSA暗号を破る可能性があるショアのアルゴリズムに進みたいと思います。 現在Webシステムで利用されているRSAは二つの素数の積を計算することは簡単だが、逆の因数分解には$O(N)$の計算量がかかり、現在では1000ビット(約300桁)になると、スーパーコンピュータを使っても宇宙の歴史と同じぐらい時間がかかり、現実的には不可能という事になります。

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筆者の環境

!sw_vers
ProductName:	Mac OS X
ProductVersion:	10.14.6
BuildVersion:	18G103
!python -V
Python 3.8.5

基本的なライブラリをインポートしそのバージョンを確認しておきます。

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

import qiskit
import json

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.visualization import plot_histogram
from math import gcd
from numpy.random import randint
from tabulate import tabulate
from fractions import Fraction

from qiskit import IBMQ, Aer, transpile, assemble
from qiskit import QuantumCircuit, ClassicalRegister, QuantumRegister

from qiskit.visualization import plot_histogram
from qiskit_textbook.tools import array_to_latex

dict(qiskit.__qiskit_version__)
{'qiskit-terra': '0.17.4',
 'qiskit-aer': '0.8.2',
 'qiskit-ignis': '0.6.0',
 'qiskit-ibmq-provider': '0.13.1',
 'qiskit-aqua': '0.9.1',
 'qiskit': '0.26.2',
 'qiskit-nature': None,
 'qiskit-finance': None,
 'qiskit-optimization': None,
 'qiskit-machine-learning': None}

RSA暗号の復習

準備

最初に量子コンピュータが注目される理由となっているRSA暗号の理論部分を簡単に復習してみようと思います。 大学時代は理学部で、群論などの数学も勉強しましたが、今現在はただのIT系のエンジニアなので、正確性は保障しません。 関連する定理などの説明は割愛します。

$p,q$を素数、$n=pq$、$\varphi(n)=(p-1)(q-1)$でオイラーの$\varphi$関数とします。

$a$を$n$と互いの素な整数とすると、フェルマーの小定理より

$$ a^{\varphi(n)} \equiv 1\left(\text{mod} n\right) $$

が成立します。

また、$e$と$de\equiv 1\left(\text{mod} \varphi(n)\right)$を満たすように$d$を計算します。 $d$は、ある整数$k$を利用して、

$$ d e=k \cdot \varphi(n)+1 $$

とかけます。

メッセージの受信側は公開鍵$(n, e)$を公開し、秘密鍵$d$は非公開とします。

メッセージの送信

メッセージの送信者とあるメッセージ$m$を$c \equiv m^e(\bmod n)$と暗号化して、$c$を送信します。

メッセージの受信

$c$の受信者は、$m^{ed}$を計算すると、

$$ m^{ e d}=m^{k \varphi(n)+1} \equiv m \cdot (m^{\varphi(n)})^{k} \equiv m \quad \text{mod} n $$

となり、$m$が求まります。途中でフェルマーの小定理を利用しています。

解読方法

RSA暗号を解読するには、

  1. $n$から$p$と$q$を求める
  2. $c \equiv m^e(\bmod n)$から$m$を求める($c, e, n$は既知)

ショアのアルゴリズムは1.の因数分解を通してRSA暗号を突破しようという試みになります。

位数を用いた素因数分解

素因数分解の対象となる$n$と互いに素な$a$を準備し、

$$ a^r \equiv 1 \operatorname{mod} n $$

となる偶数$r>1$を見つけます。その$r=2r'$を用いると、

$$ a^{2r'} - 1 = \left(a^{r'} + 1\right)\left(a^{r'} - 1\right) \equiv 0 \operatorname{mod} n $$

となるため、$\left(a^{r'} + 1\right)\left(a^{r'} - 1\right) $に$n$の素因数がすべて含まれていることになります。よって、それぞれの値と元の数字$n$の最大公約数を求める事で、素因数分解が出来る可能性があります。ただ、運悪く、片方に$n$が含まれる可能性があるので、その場合は別の$a$を選択し、再度$r$を計算し直すことになります。

$$ p=\operatorname{gcd}\left(a^{r'}+1, n\right), q=\operatorname{gcd}\left(a^{r'}-1, n\right) $$

pythonで実装

せっかくなので、簡単な$N$と$a$を用いて上記のアルゴリズムをpythonで実装し、計算できるか確認してみます。

$n=52$と$x=17$を利用して、位数を求めます。

n = 52
x = 17

ret_list = []
max_iter = 50
for a in range(max_iter):
  ret_list.append(x**a % n)

plt.grid()
plt.plot(range(max_iter), ret_list)
plt.show()

ret_list.index(1, 10)

r = [i for i, v in enumerate(ret_list) if v == 1]
print('位数 r = {}'.format(r[1] - r[0]))
位数 r = 6

位数が偶然6で偶数だったので、3と52の最大公約数を求めます。

import math

r = 6

math.gcd(int(x**(r/2) + 1), n)
26
math.gcd(int(x**(r/2) - 1), n)
4

となり、26と4という52の素因数を求める事が出来ました。後は再帰的に26を素因数分解し、4を素因数分解し・・・として行けば、最終的に52を素因数分解する事が可能です。

位数 r を求める

u_sを定義

上記アルゴリズムのメイン部分は、位数$r$を求める事になります。この問題は、古典コンピュータでは多項式時間で求めるアルゴリズムは見つかっていないようです。量子コンピュータで量子位相推定を利用する事でこの$r$を求める事が出来ます。

ショアのアルゴリズムのコアな部分は以下の様なユニタリ演算子を利用するです。

$$ U_{a, N}|y\rangle = |a y \bmod N\rangle \cdots (1) $$

このユニタリ演算子は、

$$ U_{a, N}|1\rangle = | a \bmod N\rangle \\
U_{a, N}^2|1\rangle = | a^2 \bmod N\rangle \\
U_{a, N}^3|1\rangle = | a^3 \bmod N\rangle \\
\vdots \\
U_{a, N}^r|1\rangle = | a^r \bmod N\rangle = | 1 \bmod N\rangle \\
$$

という感じで循環します。この循環性を利用すると、和を取ることにより、新たなベクトル$|u_0\rangle$

$$ \left|u_{0}\right\rangle=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1}\left|a^{k} \bmod N\right\rangle $$

はユニタリ演算子$U$の固有ベクトルになります。

$$ U\left|u_{0}\right\rangle=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1}U\left|a^{k} \bmod N\right\rangle = |u_0\rangle $$

次に、この$|u_0\rangle$に模した次のベクトルを考えます。

$$ \left|u_{1}\right\rangle=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i k}{r}}\left|a^{k} \bmod N\right\rangle $$

このベクトルに$U$を作用させると、

$$ \begin{aligned} &U\left|u_{1}\right\rangle=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i}{r} k} U\left|a^{k} \operatorname{mod} N\right\rangle\\
&=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi \cdot i}{r} \cdot k}\left|a^{k+1} \bmod N\right\rangle\\
&=\frac{1}{\sqrt{r}} e^{\frac{2 \pi i}{r}} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i}{r}(k+1)}\left|a^{k+1} \bmod N\right\rangle \\
&=e^{\frac{2 \pi i}{r} } |u_1\rangle \end{aligned} $$

となり、こちらも$U$の固有ベクトルとなり、固有値は$\displaystyle e^{\frac{2 \pi i}{r}}$になります。

一般化すると、

$$ \left|u_{s}\right\rangle=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 x i k}{r}s}\left|a^{k} \bmod N\right\rangle $$

と$|u_s\rangle$を定義でき、これにユニタリ演算子を作用させると、

$$ \begin{aligned} &U\left|u_{s}\right\rangle=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i}{r} ks} U\left|a^{k} \operatorname{mod} N\right\rangle\\
&=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi \cdot i }{r} ks}\left|a^{k+1} \bmod N\right\rangle\\
&=\frac{1}{\sqrt{r}} e^{\frac{2 \pi i}{r} s} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i}{r}(k+1)s}\left|a^{k+1} \bmod N\right\rangle \\
&=e^{\frac{2 \pi i}{r}s } |u_s\rangle \cdots (2) \end{aligned} $$

と、固有値$e^{\frac{2 \pi i}{r}s } $が得られます。

この$u_s$は$U$の固有ベクトルであり、量子位相推定を見据えて利用する事が出来そうです。

u_sの別な表現

この$u_s$は$\left|a^{k} \bmod N\right\rangle$から定義されていますが、以下の方法で、$\left|a^{k} \bmod N\right\rangle$を$u_s$を用いて表現することが出来ます。

$$ \begin{aligned} &|u_s\rangle=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i k}{r} s} \mid a^{k} \bmod N \rangle\\
\end{aligned} $$

$\frac{1}{\sqrt{r}} e^{\frac{2 \pi i k^{\prime}}{r} s}\left|u_{s}\right\rangle$を両辺にかけます。

$$ \begin{aligned} &\frac{1}{\sqrt{r}} e^{\frac{2 \pi i k^{\prime}}{r} s}\left|u_{s}\right\rangle=\frac{1}{r} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i^{\prime} S}{r}\left(k-k^{\prime}\right)}\left|a^{k} \bmod N\right\rangle \end{aligned} $$

$s$について和を取ります。

$$ \begin{aligned} &\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{s=0}^{r-1} e^{\frac{2 \pi i k^{\prime}}{r} s}\left|u_{s}\right\rangle=\frac{1}{r} \sum_{s=0}^{r-1} \sum_{k=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i s}{r}\left(k-k^{\prime}\right)}\left|a^{k} \bmod N\right\rangle \end{aligned} $$

右辺は$k$と$k'$の完成から簡略化する事が出来ます。

$k=k'$の時、

$$ \sum_{s=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi_{n} i s}{r}\left(k-k^{\prime}\right)}=r $$

$k\neq k'$の時、 $$ \sum_{s=0}^{r-1} e^{-\frac{2 \pi i s}{t}\left(k-k'\right)}=0 $$

$$ \frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{s=0}^{r-1} e^{\frac{2 \pi i k}{r}s}\left|u_{s}\right\rangle=\left|a^{k} \bmod N\right\rangle \cdots (3) $$

u_sの重要な性質

もう一つ、$u_s$について重要な性質があります。(3)において、$k'=0$とすると、

$$ \frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{s=0}^{r-1}\left|u_{s}\right\rangle=|1\rangle \cdots (4) $$

となります。固有ベクトルのすべての和を取ると、$|1\rangle$になります。$r$は実際の問題を解く際には分からないので、固有ベクトルの重ね合わせの状態である$|1\rangle$と量子位相推定を利用する事で、$u_s$の固有値$\displaystyle \boldsymbol{e}^{\frac{2 \pi i}{r} s}$の位相$\frac{s}{r}$を測定します。

量子回路

以上で準備が整ったので、以下の量子回路に沿って計算を進めます。基本的には量子位相推定と同じです。

量子レジスタを二つ用意し、一つ目が位相を格納するレジスタで、二つ目が冪乗剰余を計算するためのレジスタです。

第一レジスターはすべての量子ビットを$|0\rangle$に初期化し、第二レジスタは$|0\cdots 1\rangle$に初期化します。

$$ |\varphi_1 \rangle = |0 \cdots 0\rangle | 0 \cdots 1\rangle $$

アダマールゲートを適用

第一のレジスタのすべての量子ビットにアダマールゲートを適用します。

$$ \begin{aligned} \left|\varphi_{2}\right\rangle &=\frac{1}{\sqrt{2^{n}}}(|0\rangle+|1\rangle)^{\otimes n} \otimes|0 \cdots 1\rangle \\
&=\frac{1}{\sqrt{2^{n}}} \sum_{k=0}^{2^{n}-1}|k\rangle \otimes |0 \cdots 1 \rangle \end{aligned} $$

冪乗剰余演算(コントロールユニタリ演算)

コントロールユニタリ演算を実行します。ここで、(3)を利用して$|u_s\rangle$で表記します。

$$ \begin{aligned} &\left|\varphi_{3}\right\rangle=\frac{1}{\sqrt{2^{n}}} \sum_{k=0}^{2^{n}-1}|k\rangle\otimes\left|a^{k} \bmod n\right\rangle\\
&=\frac{1}{\sqrt{2^{n}}} \sum_{k=0}^{2^{n}-1} |k\rangle \otimes\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{s=0}^{r-1} e^{\frac{2 \pi i k}{r}} s\left|u_{s}\right\rangle\\
&=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{s=0}^{r-1}\frac{1}{\sqrt{2^{n}}} \sum_{k=0}^{2^{n}-1} e^{\frac{2 \pi i k}{r} s}|k\rangle\otimes\left|u_{s}\right\rangle \end{aligned} $$

逆量子フーリエ変換

次に第一レジスターに対して、逆量子フーリエ変換を行うことで、

$$ \begin{aligned} & \frac{1}{\sqrt{2^{n}}} \sum_{k=0}^{2^{n}-1} e^{\frac{2 \pi i k}{r} s}|k\rangle \\
\rightarrow & \frac{1}{{2^{n}}} \sum_{k=0}^{2^{n}-1} \sum_{t=0}^{r-1} e^{\frac{2 \pi i k}{r} s} e^{-2 \pi i k t}|t\rangle \\
=& \frac{1}{{2^{n}}} \sum_{k=0}^{2^{n}-1} \sum_{t=0}^{r-1} e^{2 \pi i k\left(\frac{s}{r}-t\right)}|t\rangle \end{aligned} $$

ここで、第一レジスターの測定を行うと、$t=\frac{r}{s}$の位相が測定される確率が最も高くなり、$\frac{s}{k}$の位相が第一のレジスターの各量子ビットに格納されます。

$$ \left|\varphi_{4}\right\rangle=\frac{1}{\sqrt{r}} \sum_{s=0}^{r-1}\left|\frac{s}{r}\right\rangle\otimes\left|u_{s}\right\rangle $$

ただし、この状態は$s$に対して重ね合わせの状態で観測されるため、どの$s$が観測されるかはランダム(一様分布からのサンプリング)になるため、結果をチェックする必要があります。$s=0$の場合や、$s,r$が素数でなかった場合に失敗します。

qiskitで実装

ほとんどコピーですが、qiskitのサイトのコードを理解しながら実装してきます。$a=7, N=15$の周期を求めますが、最初にpythonで実行して答えを求めてみます。

n = 15
a = 7

ret_list = []
max_iter = 50
for k in range(max_iter):
  ret_list.append(a**k % n)

ret_list.index(1, 10)

r = [i for i, v in enumerate(ret_list) if v == 1]
print('位数 r = {}'.format(r[1] - r[0]))
位数 r = 4

$a$の冪乗を求める関数です。

def c_amod15(a, power):
    if a not in [2,7,8,11,13]:
        raise ValueError("'a' must be 2,7,8,11 or 13")
    U = QuantumCircuit(4)        
    for iteration in range(power):
        if a in [2,13]:
            U.swap(0,1)
            U.swap(1,2)
            U.swap(2,3)
        if a in [7,8]:
            U.swap(2,3)
            U.swap(1,2)
            U.swap(0,1)
        if a == 11:
            U.swap(1,3)
            U.swap(0,2)
        if a in [7,11,13]:
            for q in range(4):
                U.x(q)
    U = U.to_gate()
    U.name = "%i^%i mod 15" % (a, power)
    c_U = U.control()
    return c_U

この関数は一見分かりにくいですが、量子回路で$a$を乗算する回路は以下の様になります。計算用のレジスターを用意して、そこで計算させています。

# Specify variables
n_count = 8 # number of counting qubits
a = 7
# 逆量子フーリエ変換の計算 
def qft_dagger(n):
    """n量子ビットの逆QFTを回路の最初のn量子ビットにかける"""
    qc = QuantumCircuit(n)
    # Swapsを忘れない!
    for qubit in range(n//2):
        qc.swap(qubit, n-qubit-1)
    for j in range(n):
        for m in range(j):
            qc.cu1(-np.pi/float(2**(j-m)), m, j)
        qc.h(j)
    qc.name = "QFT†"
    return qc

以上で準備は終了で、上記の関数群を逐次実行します。

# n_count個の測定用量子ビットとUを操作するための4量子ビットで
# 量子回路を作る
qc = QuantumCircuit(n_count + 4, n_count)

# 測定用量子ビットを
# |+>状態に初期化
for q in range(n_count):
    qc.h(q)

# 第二レジスタの最右翼
# アンシラレジスターを|1>の状態にする
qc.x(3+n_count)

# 制御Uを操作
for q in range(n_count):
    qc.append(c_amod15(a, 2**q), 
             [q] + [i+n_count for i in range(4)])

# 逆QFTを操作
qc.append(qft_dagger(n_count), range(n_count))

# 回路を測定
qc.measure(range(n_count), range(n_count))
qc.draw('mpl')
<qiskit.circuit.gate.Gate object at 0x13264f520>
<qiskit.circuit.gate.Gate object at 0x132316040>
<qiskit.circuit.gate.Gate object at 0x132612a00>
<qiskit.circuit.gate.Gate object at 0x132bba400>
<qiskit.circuit.gate.Gate object at 0x1336bab20>
<qiskit.circuit.gate.Gate object at 0x132626fd0>
<qiskit.circuit.gate.Gate object at 0x13369cfa0>
<qiskit.circuit.gate.Gate object at 0x133a5e160>
backend = Aer.get_backend('qasm_simulator')
results = execute(qc, backend, shots=2048).result()
counts = results.get_counts()
plot_histogram(counts)

測定してみると、4つの量子ビットが得られます。これらが、どの位相に相当するか計算してみます。

rows, measured_phases = [], []
for output in counts:
    decimal = int(output, 2)  # 2進数を10進数に変換します
    phase = decimal/(2**n_count) # 固有値を探します
    measured_phases.append(phase)
    # これらの値をテーブルの行に追加します:
    rows.append(["%s(bin) = %i(dec)" % (output, decimal), 
                 "%i/%i = %.2f" % (decimal, 2**n_count, phase)])
# tabulateを使って、ASCIIテーブルとして行を印刷します:
print(tabulate(rows, 
               headers=["Register Output", "Phase"], 
               colalign=("left","right")))
Register Output                    Phase
------------------------  --------------
00000000(bin) = 0(dec)      0/256 = 0.00
11000000(bin) = 192(dec)  192/256 = 0.75
10000000(bin) = 128(dec)  128/256 = 0.50
01000000(bin) = 64(dec)    64/256 = 0.25

ここで得られたPhaseを連分数アルゴリズムを利用して、分数の形を求め、最終的に$r$を求めます。 連分数は、以下の様に、整数を利用して、実数を近似する方法です。

$$ a_{0}+\frac{1}{a_{1}+\frac{1}{a_{2}+\frac{1}{\cdots+\frac{1}{a_{m}}}}} $$

pythonには連分数展開が実装されていて、例えば、

Fraction(0.25)
Fraction(1, 4)
Fraction(0.875)
Fraction(7, 8)

と求められます。ただ、無限小数になる値については、

Fraction(0.3333333)
Fraction(6004798902680711, 18014398509481984)

のように、わかりにくい数字が出てくるので、分母の値に上限値を設けることが出来ます。

Fraction(0.3333333).limit_denominator(100000000)
Fraction(3333333, 10000000)
Fraction(0.3333333).limit_denominator(1000000000000)
Fraction(243429975650, 730289999979)

ここでは最大15で十分です。

Fraction(0.3333333).limit_denominator(15)
Fraction(1, 3)

求めたPhaseを実際に連分数アルゴリズムを利用して$r$を求めます。

rows = []
for phase in measured_phases:
    frac = Fraction(phase).limit_denominator(15)
    rows.append([phase, "%i/%i" % (frac.numerator, frac.denominator), frac.denominator])
# ASCIIテーブルを表示
print(tabulate(rows, 
               headers=["Phase", "Fraction", "Guess for r"], 
               colalign=('right','right','right')))
  Phase    Fraction    Guess for r
-------  ----------  -------------
      0         0/1              1
   0.75         3/4              4
    0.5         1/2              2
   0.25         1/4              4

このように、二つのPhaseについて、正しい結果が得られました。上述したように、ランダムサンプリングされる$s$に依存して正確な$r$が求められない可能性があります。その際は再度実験を繰り返します。

pとqを求める

偶数の$r$が得られると、以下の因数分解し、最大公約数を求める事で素数$p,q$を求める事が出来ます。

$$ a^{2r'} - 1 = \left(a^{r'} + 1\right)\left(a^{r'} - 1\right) \equiv 0 \operatorname{mod} n $$

$$ p=\operatorname{gcd}\left(a^{r'}+1, n\right), q=\operatorname{gcd}\left(a^{r'}-1, n\right) $$

import math

a, r = 7, 4

print('p = {}'.format(math.gcd(int(x**(r/2) + 1), n)))
p = 5
print('q = {}'.format(math.gcd(int(x**(r/2) - 1), n)))
q = 3

となり、無事$p$と$q$を求める事が出来ました。ただ、上述したように、すべての素数が$a^{r'} + 1$に含まれる可能性があるので、その場合は再度実験をやり直すことになります。

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