基礎から学ぶ 量子コンピューティング(キソカラマナブリョウシコンピューティング)

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
2 章 イジングマシンのしくみ
3 章 イジングマシンで問題を解く
4 章 イジングマシンを使った機械学習
5 章 ゲート型量子コンピュータ
6 章 量子コンピューティングの今後

量子コンピュータと一口に言っても、ゲート型とアニーリング型では仕組みも得意分野も別物です。本書の持ち味は、多くの入門書が中心に据えるゲート型ではなく、アニーリング型と疑似量子コンピュータを指す「イジングマシン」を軸に据えたことにあります。著者は工藤和恵氏で、 2023 年 6 月にオーム社から刊行されました。

力点は「実際に問題を解く」過程に置かれています。量子コンピューティングの概要とイジングマシンの仕組みを押さえたあと、組合せ最適化問題をイジングマシンで解く手順を具体的に示し、さらに機械学習への応用、ゲート型量子コンピュータの章、今後の展望へと進みます。組合せ最適化は配送計画やシフト表作成など応用範囲の広い問題群で、具体的な解き方を通すことで量子コンピューティングが役立つ場面を実感できる構成です。基礎から丁寧に説く姿勢が貫かれており、量子力学の講義を先に修めている必要はありません。

漠然と「量子で何ができるのか」を知りたい段階の読者はもちろん、量子アニーリングのサービスに触れる前に定式化の考え方を身に付けたいエンジニアにも合います。読み終えたら専門的な資料に進むなり実機を試すなり、次の一歩が明確になるタイプの入門書です。