基礎から学ぶ 量子コンピューティング ―イジングマシンのしくみを中心に―

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量子コンピューティングがやさしくわかる
「量子コンピューティング」は量子コンピュータを用いた計算手法です。量子コンピュータには、大別してゲート型量子コンピュータとアニーリング型量子コンピュータがあり、ほかにアニーリング型量子コンピュータに着想を得た疑似量子コンピュータがあります。
本書で特に力を入れて説明しているのは、イジングマシンを使った具体的な問題の解き方です。イジングマシンは、組合せ最適化問題を解く専用のコンピュータで、アニーリング型量子コンピュータと疑似量子コンピュータのことを指します。組合せ最適化問題は応用範囲が広いので、具体的な問題の解き方を知ることで、量子コンピューティングの役立つシーンがイメージしやすくなるはずです。そうしたイメージができて興味がわいてきたら、もう少し専門的な資料を読んだり、量子コンピュータを使ってみたりして、さらに上の段階に進めると思います。
量子コンピューティングのしくみと、量子コンピュータを使ってどんなように問題を解くのかを知りたい方に基礎からていねいに解説します。

1章　量子コンピューティングの概要
1.1　量子コンピューティングとは
1.2　量子コンピューティングの応用例
1.3　量子を使わない量子コンピューティング

2章　イジングマシンのしくみ
2.1　イジングマシンとイジング模型
2.2　イジングマシンの計算のしくみ
2.3　問題を解くために必要なこと
2.4　問題を解く前の注意点

3章 イジングマシンで問題を解く
3.1　最大カット問題
3.2　画像のノイズ除去
3.3　グラフ彩色問題
3.4　クラスタリング
3.5　巡回セールスマン問題
3.6　ナップサック問題

4章　イジングマシンを使った機械学習
4.1　二値分類
4.2　行列分解
4.3　ブラックボックス最適化

5章　ゲート型量子コンピュータ
5.1　ゲート型量子コンピュータの計算のしくみ
5.2　量子アルゴリズム
5.3　量子ビットと操作の方式

6章　量子コンピューティングの今後
6.1　イジングマシンの進化
6.2　ゲート型量子コンピュータの発展
6.3　量子コンピューティングへの期待

付録
A．行列とベクトル
A.1　行列とベクトルの演算
A.2　行列の固有値と固有ベクトル
B．ブラックボックス最適化の補足
B.1　損失関数の平方完成
B.2　多変数ガウス分布
C．量子アルゴリズムの補足
C.1　ブラケット記法
C.2　ドイチュ・ジョサのアルゴリズム
C.3　グローバーの量子探索アルゴリズム

参考文献
索引

9784274230509