# Qiskitのインストール
!pip install qiskit
# 作図に使用するpylatexencのインストール
!pip install pylatexenc
# ノイズの有無にかかわらず量子回路を実行するQiskit-Aerのインストール
!pip install qiskit-aer
# qiskitのインポート
from qiskit import QuantumCircuit, QuantumRegister, ClassicalRegister, transpile
from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit.visualization import plot_histogram

# 4量子ビット（input、output）、　測定した結果は古典ビットを作成
A = QuantumRegister(1, "input_A")
B = QuantumRegister(1, "input_B")
after_A = QuantumRegister(1, "output_A")
after_B = QuantumRegister(1, "output_B")
cr_input = ClassicalRegister(2, "measurement_input")
cr_output = ClassicalRegister(2, "measurement_output")
qc = QuantumCircuit(A, B, after_A, after_B, cr_input, cr_output)

# 入力値設定　　アマダールゲートで重合わせとする
qc.h(0)           # 上から０ビット目
qc.h(1)           # 上から1ビット目

# 回路　　　　
qc.barrier()    # 回路中の区間で、見た目の区切りとコンパイル範囲の制御の両方の役割がある

qc.cx(0,2)     # CXゲート （０は制御ビット位置、2は標的ビット位置）
qc.cx(1,2)
qc.ccx(0,1,3)   # CCXゲート （0と1は制御ビット位置、 ３は標的ビット位置）

qc.barrier()

# 結果計測
qc.measure([0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3])        # 左側の量子ビット（行列）の測定結果を右側の古典ビット（行列）に渡す
shots = 1000                                          # 繰り返し実行回数

# おまじない（計算を実行して値を取得する。 ）
simulator = AerSimulator()
compiled_circuit = transpile(qc, simulator)
job = simulator.run(compiled_circuit, shots=shots)
result = job.result()
counts = result.get_counts(compiled_circuit)

# 画面表示内容
print(f"観測回数: {shots}回")
for k, v in counts.items():
    k1, k2 = k.split(" ")
    print(f"入力値: '{k2}', 出力値: '{k1}', 取得回数: {v}回, 確認: {k2[0]} + {k2[1]} = {k1}")

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 5))

# おまじない（作成した量子回路を画像で表示する。）
qc.draw("mpl", ax=axes[0])

# 観測結果をグラフで表示
plot_histogram(counts, ax=axes[1])