概要

本リポジトリは、Xenofon Chiotopoulos による TrackHHL（LHCb のトラック再構築のための量子アルゴリズム）を出発点に、極めて単純化した「1-Bit HHL」トイモデルを実装したものです。Jupyter ノートブック群と一つの Python スクリプトで構成され、VeLo 検出器の多層データを模した複数ケース（粒子数・層数のバリエーション）を通じて、HHL 系アルゴリズムの概念・挙動を可視化・検証できます。量子回路を完全に実機へ実行するものではなく、教育的な概念実証とシミュレーションが主目的です。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 5
ファイル数: 33
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

1ビット表現に簡約化した HHL 風アルゴリズムのトイシミュレーションを実装。
粒子数（2〜16）や検出器層数（3〜6）など複数ケースの Jupyter ノートブックを収録。
Python スクリプト（One_Bit_HHL_Simulation.py）によるコアロジックの抽出。
教育・概念実証用途に適した可視化と実験の容易さ。

技術的なポイント

本プロジェクトは、トラック再構築問題を量子アルゴリズムの枠組み（特に HHL）に写像する試みの単純モデルです。HHL は線形方程式系 A x = b を量子状態に読み替えて解くアルゴリズムで、入力ベクトルを量子状態に符号化し、位相推定と条件付き回転を使って解の重みを得るという流れを持ちます。しかし実際の HHL は行列のスパース性や条件数、量子状態の入出力コストなど多くの制約があるため、本リポジトリでは「1ビット化」により表現と計算を極限まで簡約しています。具体的には、各検出層のヒット情報や候補トラックを二値（有/無）で扱い、線形系のフルスケールな解法ではなくビット単位の判定ロジックに HHL 風の処理手順を模した操作を適用します。収録ノートブック群は、粒子数や層数を変えた場合の挙動を比較できる構成で、各ケースでデータ生成、エンコーディング、（模擬的な）量子処理、結果の解析・可視化を順に示します。One_Bit_HHL_Simulation.py はこれらノートブックに共通するコア処理を集約しており、将来的に実際の量子シミュレータ（例: Qiskit）やより高ビット表現へ拡張するための出発点になります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

HHL_16_particles_3_layers.ipynb: file
HHL_16_particles_4_layers.ipynb: file
HHL_16_particles_5_layers.ipynb: file
HHL_16_particles_6_layers.ipynb: file
HHL_2_particles_3_layers.ipynb: file

…他 28 ファイル

まとめ

簡潔な HHL ベースのトイモデルで、教育や概念実証に有用。

リポジトリ情報：

名前: LHCb_VeLo_Toy_Model_1-Bit_HHL
説明: 1-Bit HHL track simulation toy model derived from Xenofon Chiotopoulos, TrackHHL: A Quantum Computing Algorithm for Track Reconstruction at the LHCb.
スター数: 1
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/AlainChance/LHCb_VeLo_Toy_Model_1-Bit_HHL
オーナー: AlainChance
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/43089974?v=4

READMEの抜粋：

LHCb_VeLo_Toy_Model_1-Bit_HHL

1-Bit HHL track simulation toy model derived from Xenofon Chiotopoulos, TrackHHL: A Quantum Computing Algorithm for Track Reconstruction at the LHCb.

Credit

The below list of jupyter notebooks and the Python file One_Bit_HHL_Simulation.py are derived from the J…

LHCb VeLo 向け 1-Bit HHL トイモデル