Pythonではじめる量子AI入門 量子機械学習から量子回路自動設計まで (エンジニア入門シリーズ130)

構成数 : 1

まえがき
第1章量子コンピューティングの基礎
1. 1量子コンピュータの歴史
1. 2量子コンピュータの種類と開発状況
1. 3量子コンピューティングの基本要素
1. 3. 1量子回路要素: 量子ビットの表記
1. 3. 2量子ビットの基本演算
1. 3. 3量子回路要素:量子ゲート
1. 3. 4量子回路要素:2 量子ビット以上量子ゲート
1. 3. 5量子回路要素:量子測定
1. 3. 6Python による量子回路の作成
1. 3. 7Python を用いた1 量子ビット量子回路コンピューティング
1. 3. 82 量子ビット以上のPython 量子コンピューティング
1. 4量子アルゴリズム
1. 4. 1量子加算アルゴリズム
1. 4. 2量子もつれと量子テレポーテーション
1. 4. 3量子もつれと EPRパラドックス( ベルの不等式、CHSHの不等式)
1. 4. 4量子アルゴリズムの鍵:位相キックバック
1. 4. 5量子フーリエ変換アルゴリズムの実装
1. 4. 6量子位相推定アルゴリズムの実装
1. 4. 7Deutsch-Jozsa 量子アルゴリズムの実装
1. 4. 8グローバーのアルゴリズムの実装
まとめ
第2章機械学習と量子機械学習の導入
2. 1機械学習の基本法則:バイアスとバリアンス
2. 2教師あり学習
2. 2. 1回帰と分類
2. 2. 2学習モデルと代表的なアルゴリズム
2. 3教師なし学習−特徴抽出クラスタリング次元削減
2. 3. 1次元削減とクラスタリングの等価性
2. 3. 2行列方式による次元削減手法:主成分分析
2. 3. 3競合学習クラスタリングによる次元削減
2. 4量子機械学習
2. 5NISQ 時代における量子機械学習
まとめ
第3章量子機械学習アルゴリズムI
3. 1情報エンコーディング
3. 1. 1基底エンコーディング
3. 1. 2振幅エンコーディング
3. 1. 3テンソル積エンコーディング
3. 2量子特徴マッピング
3. 2. 1量子カーネルの導入
3. 2. 2SWAP テストを用いた量子カーネル回路
3. 2. 3データエンコード回路を利用した量子カーネル回路
3. 3Harrow-Hassidim-Lloyd( HHL) アルゴリズム
3. 4量子状態ベクトル距離計算
3. 5ハイブリッド型量子k-means クラスタリング手法
3. 6量子カーネルSVM 法
3. 7量子回路学習アルゴリズムの実装と応用例
まとめ
第4章量子機械学習アルゴリズムII
4.1変分量子固有値ソルバー( VQE) の実装と応用例
4.2量子近似最適化アルゴリズム( QAOA) の実装と応用例
4. 3AI 駆動型量子回路自動設計
4. 3. 1量子回路設計のQOMDP 手法の概要
4. 3. 2GHZ 状態生成
まとめ
付録
A量子回路課題の解答
BGoogle Colab でのQiskit のインストール方法および実行手順
C式(1.65) の証明
D式(1.74) の証明
E有限差分法 185
F同時摂動最適化法( SPSA)
G量子部分観測マルコフ決定過程手法( QOMDP)
G. 1クラウス行列
G. 2QOMDP
G. 3QOMDP におけるプランニングアルゴリズム
G. 3. 1価値関数
G. 3. 2プランニングアルゴリズム
G. 3. 3方策
索引
著者紹介