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

詳細目次

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