#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

# おまじない（qiskitをインポートする。）
from qiskit import QuantumCircuit, QuantumRegister, ClassicalRegister, transpile
from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit.visualization import plot_histogram

# 9つの量子ビットと7つの古典ビットを作成
# 量子ビットの内訳:
#   qr_A2[0], qr_A1[0], qr_B2[0], qr_B1[0]: 入力A2, A1, B2, B1
#   qr_S3[0], qr_S2[0], qr_S1[0],         : 合計(S3〜S1)の出力
#   qr_C[0]                               : 繰上がり(C)の出力
#   qr_an[0]                              : 中間計算用のアシリア
qr_A2 = QuantumRegister(1, "A2")
qr_A1 = QuantumRegister(1, "A1")
qr_B2 = QuantumRegister(1, "B2")
qr_B1 = QuantumRegister(1, "B1")
qr_S3 = QuantumRegister(1, "S3")
qr_S2 = QuantumRegister(1, "S2")
qr_S1 = QuantumRegister(1, "S1")
qr_C  = QuantumRegister(1, "C")
qr_an = QuantumRegister(1, "an")

# 古典ビットの内訳:
#   cr_inputs[0] : 入力A2の測定結果
#   cr_inputs[1] : 入力A1の測定結果
#   cr_inputs[2] : 入力B2の測定結果
#   cr_inputs[3 ]: 入力B1の測定結果
#   cr_outputs[0]: 出力S3の測定結果
#   cr_outputs[1]: 出力S2の測定結果
#   cr_outputs[2]: 出力S1の測定結果
# 不要  cr_outputs[3]: 繰上C の測定結果
# 不要  cr_outputs[4]: 中間anの測定結果
cr_inputs = ClassicalRegister(4, "inputs")
cr_outputs = ClassicalRegister(3, "outputs")

qc = QuantumCircuit(qr_A2, qr_A1, qr_B2, qr_B1, qr_S3, qr_S2, qr_S1, qr_C, qr_an, cr_inputs, cr_outputs)

# --- 入力値設定（重ね合わせの性質を用いる） ---

qc.h(qr_A2[0])
qc.h(qr_A1[0])
qc.h(qr_B2[0])
qc.h(qr_B1[0])

qc.barrier()

# --- １桁目の加算器の量子回路ロジック ---
# Step 1: S1 = A1 XOR B1 と C = A1 AND B1 を計算

qc.cx(qr_A1[0], qr_S1[0])  # S1 = A1
qc.cx(qr_B1[0], qr_S1[0])  # S1 = A1 XOR B1
qc.ccx(qr_A1[0], qr_B1[0], qr_C[0]) # C = A1 AND B1

qc.barrier()

# --- ２桁目の加算器の量子回路ロジック ---
# Step 2: an = A2 XOR B2 と　S2 = an(=A2 XOR B2) XOR Cを計算

qc.cx(qr_A2[0], qr_an[0])  # an = A2
qc.cx(qr_B2[0], qr_an[0])  # an = A2 XOR B2
qc.cx(qr_an[0], qr_S2[0])  # S2 = an
qc.cx(qr_C[0], qr_S2[0])   # an = an(=A2 XOR B2) XOR C

qc.barrier()

# --- ３桁目の加算器の量子回路ロジック ---
# Step 3: S3 = A2 & B2 + {an(=A2 XOR B2)} & C を計算

qc.ccx(qr_A2[0], qr_B2[0], qr_S3[0]) # S3 = A2 & B2
qc.ccx(qr_an[0], qr_C[0], qr_S3[0])  # S3 = A2 & B2 + {an(=A2 XOR B2)} & C 

qc.barrier()

# --- 結果の測定 ---
# 入力量子ビットを古典ビットに測定します。

qc.measure(qr_A2[0], cr_inputs[0])
qc.measure(qr_A1[0], cr_inputs[1])
qc.measure(qr_B2[0], cr_inputs[2])
qc.measure(qr_B1[0], cr_inputs[3])

qc.measure(qr_S3[0], cr_outputs[0])
qc.measure(qr_S2[0], cr_outputs[1])
qc.measure(qr_S1[0], cr_outputs[2])
# 不要 qc.measure(qr_C[0],  cr_outputs[3])
# 不要 qc.measure(qr_an[0], cr_outputs[4])


# 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=10000) # 試行回数10000
result = job.result()
counts = result.get_counts(compiled_circuit)

print(f"観測回数: {10000}回")
for k, v in counts.items():

    outputs_str, inputs_str = k.split(" ")
    
    S1_out = int(outputs_str[0]) 
    S2_out = int(outputs_str[1]) 
    S3_out = int(outputs_str[2]) 
    
    B1_in = int(inputs_str[0]) 
    B2_in = int(inputs_str[1]) 
    A1_in = int(inputs_str[2]) 
    A2_in = int(inputs_str[3]) 
    
    expected_sum_decimal = (A2_in * 2) + A1_in + (B2_in * 2) + B1_in
    expected_sum_binary = f"{expected_sum_decimal:03b}"
    
    print(f"入力 (A2A1 B2B1): '{A2_in}{A1_in} {B2_in}{B1_in}', 出力 (S3 S2 S1): '{S3_out}{S2_out}{S1_out}', 取得回数: {v}回, 検証: {A2_in}{A1_in} + {B2_in}{B1_in} = {S3_out}{S2_out}{S1_out} (期待値: {expected_sum_binary})")

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])