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― 電子書籍版

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専門書　コンピューター
作品内容
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。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