GPGPU. Grover. On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU

Σχετικά έγγραφα
GPU. CUDA GPU GeForce GTX 580 GPU 2.67GHz Intel Core 2 Duo CPU E7300 CUDA. Parallelizing the Number Partitioning Problem for GPUs

Yoshifumi Moriyama 1,a) Ichiro Iimura 2,b) Tomotsugu Ohno 1,c) Shigeru Nakayama 3,d)

FX10 SIMD SIMD. [3] Dekker [4] IEEE754. a.lo. (SpMV Sparse matrix and vector product) IEEE754 IEEE754 [5] Double-Double Knuth FMA FMA FX10 FMA SIMD

Development of a basic motion analysis system using a sensor KINECT

FPGA. Fast and Efficient Tsunami Propagation Simulation with FPGA and GPGPU

Study of In-vehicle Sound Field Creation by Simultaneous Equation Method

Applying Markov Decision Processes to Role-playing Game

Maxima SCORM. Algebraic Manipulations and Visualizing Graphs in SCORM contents by Maxima and Mashup Approach. Jia Yunpeng, 1 Takayuki Nagai, 2, 1

VBA Microsoft Excel. J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp (2006)

ΚΒΑΝΤΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΕΣ

Quick algorithm f or computing core attribute

IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-CE-127 No /12/6 CS Activity 1,a) CS Computer Science Activity Activity Actvity Activity Dining Eight-He

Buried Markov Model Pairwise

Newman Modularity Newman [4], [5] Newman Q Q Q greedy algorithm[6] Newman Newman Q 1 Tabu Search[7] Newman Newman Newman Q Newman 1 2 Newman 3

Παράλληλος προγραμματισμός περιστροφικών αλγορίθμων εξωτερικών σημείων τύπου simplex ΠΛΟΣΚΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ

CUDA FFT. High Performance 3-D FFT in CUDA Environment. Akira Nukada, 1, 2 Yasuhiko Ogata, 1, 2 Toshio Endo 1, 2 and Satoshi Matsuoka 1, 2, 3

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΥΔΡΑΥΛΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΙΚΗΣ. Ειδική διάλεξη 2: Εισαγωγή στον κώδικα της εργασίας

Orthogonalization Library with a Numerical Computation Policy Interface

ES440/ES911: CFD. Chapter 5. Solution of Linear Equation Systems

HIV HIV HIV HIV AIDS 3 :.1 /-,**1 +332

Research of Han Character Internal Codes Recognition Algorithm in the Multi2lingual Environment

Bundle Adjustment for 3-D Reconstruction: Implementation and Evaluation

Αριθµητικές Μέθοδοι Collocation. Απεικόνιση σε Σύγχρονες Υπολογιστικές Αρχιτεκτονικές

Liner Shipping Hub Network Design in a Competitive Environment

Περιβάλλον Παράλληλου Προγραμματισμού

Binary32 (a hi ) 8 bits 23 bits Binary32 (a lo ) 8 bits 23 bits Double-Float (a=a hi +a lo, a lo 0.5ulp(a hi ) ) 8 bits 46 bits Binary64 11 bits sign

ΑΥΤΟΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗ ΜΟΝΑΔΑΣ ΘΡΑΥΣΤΗΡΑ ΜΕ ΧΡΗΣΗ P.L.C. AUTOMATION OF A CRUSHER MODULE USING P.L.C.

: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM

Web-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data

ΠΑΝΔΠΙΣΗΜΙΟ ΜΑΚΔΓΟΝΙΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΔΣΑΠΣΤΥΙΑΚΧΝ ΠΟΤΓΧΝ ΣΜΗΜΑΣΟ ΔΦΑΡΜΟΜΔΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

GPU DD Double-Double 3 4 BLAS Basic Linear Algebra Subprograms [3] 2

Re-Pair n. Re-Pair. Re-Pair. Re-Pair. Re-Pair. (Re-Merge) Re-Merge. Sekine [4, 5, 8] (highly repetitive text) [2] Re-Pair. Blocked-Repair-VF [7]

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΣΕΞΟΥΑΛΙΚΗΣ ΔΡΑΣΤΗΡΙΟΤΗΤΑΣ ΤΩΝ ΓΥΝΑΙΚΩΝ ΚΑΤΑ ΤΗ ΔΙΑΡΚΕΙΑ ΤΗΣ ΕΓΚΥΜΟΣΥΝΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΧΗΜΕΙΑ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΕ ΜΟΡΙΑ, ΥΛΙΚΑ, ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ

A Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-MUS-104 No /8/26 1,a) Music Structure and Composition with Sound Directivity in 3D Space

ER-Tree (Extended R*-Tree)

Resurvey of Possible Seismic Fissures in the Old-Edo River in Tokyo

ΙΕΥΘΥΝΤΗΣ: Καθηγητής Γ. ΧΡΥΣΟΛΟΥΡΗΣ Ι ΑΚΤΟΡΙΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ

Simplex Crossover for Real-coded Genetic Algolithms

Research on vehicle routing problem with stochastic demand and PSO2DP algorithm with Inver2over operator

Stabilization of stock price prediction by cross entropy optimization

SocialDict. A reading support tool with prediction capability and its extension to readability measurement

ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟ ΙΟΙΚΗΣΗΣ Β ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΗ ΣΕΙΡΑ ΤΜΗΜΑ: ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Θέµα:

GPU. Energy Consumption and Acceleration of GPU of Molecular Dynamics Simulation. TAKURO UDAGAWA 1 and MASAKAZU SEKIJIMA 2, 3

Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models

2 Composition. Invertible Mappings

Αρχιτεκτονική Σχεδίαση Ασαφούς Ελεγκτή σε VHDL και Υλοποίηση σε FPGA ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΧΗΜΕΙΑ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΕ ΜΟΡΙΑ, ΥΛΙΚΑ, ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ. Ι ΑΣΚΟΝΤΕΣ: Μαρία Κανακίδου, Σταύρος Φαράντος, Γιώργος Φρουδάκης

An Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software Defined Radio

Partial Trace and Partial Transpose

Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική»

Instruction Execution Times

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Homework 3 Solutions

ΑΠΟΔΟΤΙΚΗ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΕΡΩΤΗΣΕΩΝ OLAP Η ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΞΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ. Υποβάλλεται στην

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΠΑΝΑΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΓΡΑΜΜΗΣ ΣΥΝΑΡΜΟΛΟΓΗΣΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΕΡΓΑΛΕΙΩΝ ΛΙΤΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ REDESIGNING AN ASSEMBLY LINE WITH LEAN PRODUCTION TOOLS

Simulink The MathWorks, Inc.

ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ & ΔΙΚΤΥΑΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ

9. O Προσομοιωτής Κβαντικού Υπολογιστή QCS

þÿ¼ ½ ±Â : ÁÌ» Â Ä Å ÃÄ ²µ þÿä Å ÃÇ»¹º Í Á³ Å

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία

Study of urban housing development projects: The general planning of Alexandria City

Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.

GPU GPU GPU GPU. GPU (Graphics Processing Unit) GPU GPU GPU AGPU [11] AGPU. GPGPU (general-purpose GPU) GPU GPU AGPU GPU

Numerical Analysis FMN011

Detection and Recognition of Traffic Signal Using Machine Learning

EPL 603 TOPICS IN SOFTWARE ENGINEERING. Lab 5: Component Adaptation Environment (COPE)

ΑΚΑ ΗΜΙΑ ΕΜΠΟΡΙΚΟΥ ΝΑΥΤΙΚΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Η Επίδραση των Events στην Απόδοση των Μετοχών

Probabilistic Approach to Robust Optimization

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude

Διπλωματική Εργασία του φοιτητή του Τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών της Πολυτεχνικής Σχολής του Πανεπιστημίου Πατρών

Study on Re-adhesion control by monitoring excessive angular momentum in electric railway traction

3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β

ΦΩΤΟΓΡΑΜΜΕΤΡΙΚΕΣ ΚΑΙ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΣΤΗ ΜΕΛΕΤΗ ΘΕΜΑΤΩΝ ΔΑΣΙΚΟΥ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ

Απόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.

3: A convolution-pooling layer in PS-CNN 1: Partially Shared Deep Neural Network 2.2 Partially Shared Convolutional Neural Network 2: A hidden layer o

ST5224: Advanced Statistical Theory II

Web 論 文. Performance Evaluation and Renewal of Department s Official Web Site. Akira TAKAHASHI and Kenji KAMIMURA

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ (ΣΔΟ) ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ

6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq.

Statistical Inference I Locally most powerful tests

SCITECH Volume 13, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION Published online: March 29, 2018

Study on the Strengthen Method of Masonry Structure by Steel Truss for Collapse Prevention

Butadiene as a Ligand in Open Sandwich Compounds

ΣΥΓΚΡΙΤΙΚΗ ΜΕΛΕΤΗ ΤΩΝ ΕΚΘΕΣΕΩΝ ΕΤΑΙΡΙΚΗΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗΣ ΕΥΘΥΝΗΣ COSMOTE ΚΑΙ VODAFONE ΣΤΟΝ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΚΛΑΔΟ ΤΩΝ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ

[1] P Q. Fig. 3.1

ΑΚΑ ΗΜΙΑ ΕΜΠΟΡΙΚΟΥ ΝΑΥΤΙΚΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

ΠΩΣ ΕΠΗΡΕΑΖΕΙ Η ΜΕΡΑ ΤΗΣ ΕΒΔΟΜΑΔΑΣ ΤΙΣ ΑΠΟΔΟΣΕΙΣ ΤΩΝ ΜΕΤΟΧΩΝ ΠΡΙΝ ΚΑΙ ΜΕΤΑ ΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΡΙΣΗ

Galatia SIL Keyboard Information

ΑΝΙΧΝΕΥΣΗ ΓΕΓΟΝΟΤΩΝ ΒΗΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΕΠΙΤΑΧΥΝΣΙΟΜΕΤΡΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Abstract Storage Devices

EE512: Error Control Coding

Παράλληλος Προγραμματισμός σε Επεξεργαστές Γραφικών

ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΑΥΞΗΣΗΣ ΤΗΣ ΑΠΟΔΟΣΗΣ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ I

2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems

Durbin-Levinson recursive method

Lecture 34 Bootstrap confidence intervals

Ψηφιακό Μουσείο Ελληνικής Προφορικής Ιστορίας: πώς ένας βιωματικός θησαυρός γίνεται ερευνητικό και εκπαιδευτικό εργαλείο στα χέρια μαθητών

Transcript:

GPGPU Grover 1, 2 1 3 4 Grover Grover OpenMP GPGPU Grover qubit OpenMP GPGPU, 1.47 qubit On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU Hiroshi Shibata, 1, 2 Tomoya Suzuki, 1 Seiya Okubo 3 and Tetsuro ishino 4 In this paper, we deal with parallel simulation methods of Grover s quantum search algorithm. Grover s algorithm is one of a well-known quantum search algorithms. On the other hand, the research on the efficient simulation of quantum algorithms is very important in order to understand the principle, behavior and application fields of quantum computing. We implemented a parallel simulator of Grover s search algorithm using OpenMP and GPGPU. We improved the execution time and the executable qubit size of simulation by revised of each method. As a result of computational experiments, by using GPGPU, the execution time of Grover s algorithm can be improved to 1.4 times as fast as that of OpenMP experiments. Also the executable qubit size of it can be inproved. 1. 1985 D.Deutsch Turing 1994 P.W.Shor 1996 L.K.Grover 5) Turing Turing Grover 4) 7) Grover OpenMP API(OpenMP Application Program Interface OpenMP ) GPU (Graphics Processing Unit) GPGPU (General Purpose Computation on Graphics Processing Unit) Grover GPGPU OpenMP 1 The Graduate School of Electro-Communications, The University of Electro-Communications 2 Department of Electronic Control Engineering, Hiroshima ational College of Maritime Technology 3 School of Administration and Informatics, The University of Shizuoka 4 Department of Information and Communication Engineering, The University of Electro- Communications 1 c 2009 Information Processing Society of Japan

GPGPU GPGPU 2. 2.1 Turing (Quantum Turing Machine QTM ) Turing QTM 1 0 1 1 8) Turing M 7 Q, Σ, Γ, δ, q 0, B, F Q Γ B Γ Σ Γ {B} q 0 Q F Q δ : Q Γ Γ Q {L, R} C (C ) M 1 δ(p, a, b, q, d) = c M p a q b d 1 2 QTM M δ 2.2 Grover Grover Grover : = 2 n : x 1, x 2 x x i 2 x 1, x 2 x f(x i ) : {0, 1} n {0, 1} f(x i ) = 1 x i α 1 x 1, 0 + α 2 x 2, 0 + + α x, 0 α 1 x 1, f (x 1 ) + α 2 x 2, f (x 2 ) + + α x, f (x ) 5) ( 1 ) ( ) 1 1, 1,, ( 2 ) O( ). ( a ) x f(x) = 1 f(x) = 0. ( b ) D D. D ij = 2 if i j and D ii = 1 + 2. ( 3 ). (( 2 ) Grover 1 O ( 2 ) O( ) ( 3 ) 1. 3. 3.1 OpenMP OpenMP CPU OpenMP OpenMP Architecture Review Board 1 for 10000 1 #pragma omp parallel for for OpenMP 3.2 GPGPU GPGPU GPU GPU GPU 2 GPU GPGPU GPU 2 c 2009 Information Processing Society of Japan

#pragma omp parallel for for(i=0;i<=10000;i++){... } 1 OpenMP Fig. 1 An example of a parallel program using OpenMP. 2 GPU CPU Fig. 2 Floating-Point Operations per Second for the CPU and GPU.. VIDIA GPU CUDA(Compute Unified Device Architecture) 9) CUDA GPGPU C. CUDA VIDIA GPU (Streaming Multi Processer, SM ) SM 8 (Scalar Processer, SP) SP SM CUDA (thread) (block) SP 1 SM 1 1 SP SM SP CUDA GPU (VRAM) Global SM Shared 4. 4.1 Grover ( 1 ) 1 2 n x ( 2 ) ( 3 ) 1 ( a ) 2 ( b ) 2 ( 4 ) ( a ) f(x) = 1 x ( b ) ( c ) ( d ) ( e ) 1 ( i ) 2 ( ii ) 2 (1) (3) (1) (4) (2) (2) (4d) α α α (Mersenne Twister) 4.2 OpenMP: OpenMP (4b) (4e) for OpenMP 3 c 2009 Information Processing Society of Japan

for (4(e)i) (4d) (4(e)ii) (4b) OpenMP GPU 4.3 GPGPU: GPGPU (2) (3) (4b) (4e) 1) 2) (4b) (4(e)i) GPU SP CPU CPU GPU VRAM GPU Global Global Shared Global Shared CUDA 1 1) 1 256 4.4 GPGPU: GPU GPGPU GPU VRAM GPU VRAM 1) 2) VRAM VRAM 3 GPU Fig. 3 Limitation of send data to GPU. 4 GPGPU Fig. 4 Divided execution of GPGPU. GPU VRAM 3 GPU VRAM CPU GPU GPU CPU CPU GPU GPU 4 GPU VRAM qubit qubit VRAM CPU GPU 5. 5.1 OpenMP 2006 2009 3000sec 1 500 5 3 OpenMP-US IV+ OpenMP-Core i7 Core i7 4 c 2009 Information Processing Society of Japan

Table 1 1 OpenMP Execution environment of OpenMP. (OpenMP-US IV+) Core i7 (OpenMP-Core i7) CPU UltraSparc IV+ 1.5GHz Core i7-920 2.66GHz 44 2 4 2 ( ) ( 88 ) ( 8 ) 352GB 9GB OS Solaris 9 Windows Vista x64 sp2 Sun Studio 12 Visual Studio 2005 Table 2 CPU GPU OS 2 GPGPU Execution environment of GPGPU. Intel Core i7-920 2.66GHz 9GB Tesla C1060 SM : 30 SP ( ): 240 VRAM: 4GB Windows Vista x64 sp2 CUDA 2.3 SDK 27qubit Core i7 26qubit qubit OpenMP-US IV+ OpenMP- Core i7 5.2 GPU GPGPU OpenMP 2 1 256 27qubit GPU 1 28qubit qubit 5 3 GPGPU-Div, GPGPU-Single 27qubit 29qubit 27qubit 28qubit 5 3 GPGPU OpenMP 1.47 OpenMP GPGPU-Div qubit qubit 6. 6.1 OpenMP 5.1 OpenMP CPU Core i7 [sec] 3000 2500 2000 1500 1000 500 OpenMP-US IV+ OpenMP-Core i7 GPGPU-Single GPGPU-Div 0 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 qubit 5 OpenMP GPGPU Fig. 5 Execution time of OpenMP and GPGPU. CPU 6.2 GPU 28qubit GPU VRAM VRAM 5 c 2009 Information Processing Society of Japan

3 OpenMP GPGPU Table 3 Execution time of OpenMP and GPGPU. Qubits OpenMP OpenMP GPGPU GPGPU -US IV+ [sec] -Core i7 [sec] -Div [sec] -Single [sec] 19 2.76 2.72-2.88 0.94 20 5.27 5.34-5.00 1.07 21 13.12 10.90-9.04 1.21 22 31.42 21.11-17.24 1.22 23 71.28 47.78-33.19 1.44 24 183.31 92.33-65.34 1.41 25 412.90 191.02-131.48 1.45 26 1086.78 383.44-260.30 1.47 27 2616.07-522.17-28 1485.17-29 2960.01 - OpenMP-Core i7 / GPGPU-Single 5 GPGPU-Single GPGPU-Div VRAM 6.3 OpenMP GPGPU 2 GPGPU CPU GPGPU 19 26qubit Grover OpenMP 1.5 GPGPU OpenMP GPGPU SM SP GPGPU 27qubit OpenMP-Core i7 27qubit 26qubit 1qubit 27qubit 766sec 28qubit 1532sec 29qubit 3064sec GPGPU-Div GPGPU OpenMP 7. Grover OpenMP GPGPU OpenMP GPGPU qubit Grover GPGPU qubit Grover GPGPU GPU 1) : Grover GPGPU, 21 QIT2009-58, pp.72-77(2008) 2) : GPGPU Grover,, 2008-AL-120 (5), pp.33-40(2008) 3) : Grover,, 2008-AL-116 (8), pp.55-62 (2008) 4) Biham, E., Biham, O., Biron, D., Grassl, M. and Lidar, D.: Grover s Quantum Search Algorithm for an Arbitrary Initial Amplitude Distribution, quantph/9807027 (1998) 5) Grover, L.: Quantum Mechanics Helps in Serching for a eedle in a Haystack, Physical Review Letters, Vol. 79, o. 2, pp. 325-328 (1997) 6) iwa, J., Matsumoto, K. and Imai, H.: General purpose parallel simulater for quantum computing, Physical Review A 66, 062317 (2002) 7) Pedro J. Salas.: oise effect on Grover algorithm, arxiv:0801.1261v1 [quant-ph] 8) :, (2002) 9) VIDIA Corporation: VIDIA CUDA Compute Unified Device Architexture Programming Guide, Version 2.3 (2009) 6 c 2009 Information Processing Society of Japan