検索するカテゴリーを選択します。オーディオエディションのサンプルをお聴きいただいています。フォローおすすめの著者+++他のおすすめ商品を見る何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。単行本(ソフトカバー)"もう一度試してください。最大5%ポイント還元中。最大5%ポイント還元中。まとめて買うと最大15%ポイント還元。Amazon.co.jp。まとめて買うと最大15%ポイント還元。Amazon.co.jp。¥8,9103点ともカートに入れるこれらの商品のうちの1つが他の商品より先に発送されます。¥2,200残り15点(入荷予定あり)この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。¥2,750残り15点(入荷予定あり)この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。¥3,960残り12点(入荷予定あり)この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。1このショッピング機能は、Enterキーを押すと商品を読み込み続けます。このカルーセルから移動するには、見出しのショートカットキーを使用して、次の見出しまたは前の見出しに移動してください。端末は必要ありません。本をお読みいただけます。AppleAndroidAndroid無料アプリを入手するには、Eメールアドレスを入力してください。無料読書アプリを表示Kindle化リクエストこのタイトルのKindle化をご希望の場合、こちらをクリックしてください。お持ちでない場合、こちらから購入いただけます。無料アプリのダウンロードはこちら。よって「量子コンピュータ」が開発・発売され,反響を呼んでいる。量子コンピュータは,1994年に因数分解を高速で行う量子アルゴリズムが発見されたことを契機に,研究が一気に加速した。当初提案されたのは「量子ゲート方式」と呼ばれるタイプであった。この方式の強みは,量子力学系のシミュレーションなどのいくつかの計算が,通常のコンピュータより大幅に効率よく実行できることにある。大規模な回路を構成して安定的に演算を実行する技術の開発は途上である。社がハードウェアの動作原理として実装して世に出すに至った。量子アニーリングは,当初は磁性体のイジング模型の基底状態を,量子力学的なゆらぎを利用して探索する方法として考案された。基本素子として量子ビットを使うという点では量子ゲート方式と同じだが,当面の目的やその実現方法は異なっている。量子アニーリングは,巡回セールスマン問題などの「組み合わせ最適化問題」に特化したアルゴリズムなのである。本書は,量子アニーリングの計算原理の発案者による,日本語で書かれた唯一の解説書である。量子アニーリングの基本的な定式化や動作原理の説明だけでなく,機械学習への応用やベンチマークテストの例,さらにはD-Waveマシンのユーザーインターフェイスの解説まで幅広く取り上げている。(2016年より理学院)教授。1このショッピング機能は、Enterキーを押すと商品を読み込み続けます。このカルーセルから移動するには、見出しのショートカットキーを使用して、次の見出しまたは前の見出しに移動してください。トップレビューレビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。単行本(ソフトカバー)Amazonで購入ついに本格的な日本語の量子アニーリングの本が出た。私自身は次の二つの情報から量子コンピューターが商品となったことを知り、2014年から細々と独習を始めた。日経産業新聞2014年(平成26年)4月15日‐17日その後、一般啓蒙書といってよい次の本を読んで見た。2016年これらの本は一般読者を対象とするということで、数式を極力入れないように記述されており、深く理解することはできなかったが、何か凄そうな感じのマシンであることは想像できた。何が凄いかといえば、現在われわれが使用しているコンピューター(以下、古典コンピューター)で取り扱えない問題も取り扱えることになりそうだということが分かったからだ。グーグル・サーチなどで検索してみると、量子コンピューターには、ゲート・モデル型のマシンと、アニーリング型のマシンの有ることが分かった。上の雑誌、新聞の記事、ここに挙げた2冊の一般啓蒙書の取り扱っているのは、量子アニーリング方式のマシンであることが分かった。「量子アニーリングの基礎」(共立出版、2018年5月25日刊)(以下、本書と呼ぶ)は、この量子アニーリング方式のマシンについて学術的に深く解説したものである。model」は、それまでのシミュレーテッド・アニーリング法よりはより高速だということで、古典コンピューター上でプログラムとして実現された(本書の第9章で詳述されている)。Systems社であり、本書では、その製品D-Wave機を随所で取り上げて、2017年までの発展の様子を述べている。量子アニーリングにかかわる人は、身近に備えておくべき本と評者は思う。求めるものである(以下、この式を「1.1式」と呼ぶ)。出してくるだけのアナログ装置である(その他の仕事は何もできない)。どのように後処理するかとかは、すべて古典コンピューター側で行ってやる必要がある。長年古典コンピューターに携わってきた者として、新しい方式のハードウェアが出てきたときに、これまでよりもコンピューターの守備範囲がどのくらい広がるのか、処理能力がどのくらい上昇するのか、等々が気になって仕方がない。本書第2章、第10章などで、量子アニーリング機がどのような問題に向いているかについて論じてある。一言でいえば、計算時間が問題のサイズに従って指数関数的に増えるような問題が向いているようである。古典コンピューターの不得手であった守備範囲を広げてくれるということである。Qubitが使用できるD-Wave機はどのような問題(アプリケーション)を取り扱うことが出来るのだろうか。それを知るには、本書をちょっと離れて、D-Wave社が開催しているユーザー会議の様子を見てみるのが良いと思う。ユーザー会議は1年に2回行われおり、最近の2018年の会議で発表されたプレゼンテーションで使用されたスライド(PowerPointのファイルではなくPDFに統一されている)を見ることが出来る。私が就職をして最初にコンピューターのプログラム書いたのは1963年であったが全て数字のいわゆる機械命令でプログラムした。もろにブール演算であった。ビットを頭に描きながらのコーディングであった。よって、Cobolのプログラム・ソースを見た時にはどんな方法でこのソースをブール演算まで落としていくのかとびっくりと同時に想像もつかなかった。時間も経ち、現在では、ブール演算など全く考えないでパソコンも、インターネットも、バンキング・システムも、タブレットも、IoTも、皆使用している。ビットを考えたり、ブール演算を考えたりするのは、OSやコンパイラー作成者、など機械寄りの基本ソフトウェアに関係する人のみである。)を考えながらそれらの値をセットしてやらなければならない。落とし込んでいくことが出来るのだろうか。量子アニーリング方式は最適化問題向きの機械だが、「数値計算」にも向いているのかどうかを見てみたい。D-Wave機が数値計算にも使用できる例として、整数の因数分解(Factoring)について書き物があるのでご覧に入れたいと思う。次のファイルがダウンロードできる。「14-1002A_B_tr_Boosting_integer_factorization_via_quantum_annealing_offsets」は、2進8ビットの整数を4ビット×4ビットの整数に因数分解するためのD-WaveのQubitの重みとQubit間の関連の強さをどのようにセットするかを示したものである。adderという基本的な演算「回路」(古典コンピューターの演算ロジックに相当)が示されている(1960年代の古典コンピューターがビットとブール演算を考えたのと同じように、D-Wave機は、Qubitの重みとQubit間のカプラーの関連の強さをそれぞれ与えてやる必要がある)。これでD-Wave機でも、演算が可能なことが分かる。この基本回路を接続したものが、図6である。すると、ファイル「32_Thurs_AM_Purdue_Britt」が得られる。このスライドを見ると、上の節の例よりも長い桁数の整数を因数分解していることが分かる。Qubitが将来もっと増大すれば、取り扱える整数の桁数はもっと長く出来るだろう。この1例だけでD-Wave機の将来を予想することはちょっと無鉄砲であるが、そう遠くない将来(?)、古典コンピューターがブール演算を全く考えなくても一般人が使えるのと同じように、量子アニーリング機が、Qubitの重みとQubit間のカプラーの関連の強さを全く考えなくても使用できる時代が来るのではないかと、私は楽観している。Qubitで処理できない大きさの問題を、小さい問題群に自動分割するqbsolveのことが書いてあるが、これは、ターミナル(古典コンピューター)側のプログラムである。その中身が詳しく説明されている。このようなサービス・ユーティリティがターミナル側に充実してくれば、量子アニーリング機を特別意識しなくても使用できるようになるだろう。本書の第8章で、量子ゲート型と量子アニーリング型が原理的にも理論的にも等価な機械であるということが論じられている。実機でそれが示されたということを私はまだ聞いていない。量子アニーリング機のD-Waveが、多数回(例えば1000回)アニーリングを行い1000個の候補解を返してきて、古典コンピューターがそれを後処理して、ほしい最適解を得るということが書いてある(97頁)。量子ゲート型が「好みの人」は、量子ゲート型は古典コンピューターと同じように1回の実行で解が求められと思っておいでのようだ。本書の筆者西森先生の次のインタビューを見ると量子ゲート型であっても出てくる値は確定的なものでないということであり、量子アニーリング型と変わりがないように思われる。本書で、量子アニーリング機の世界に入っていった人たちが次に知りたいのは、その応用について実例を通してどのように「良い」結果が出ているかということではないかと思う。よって、本書の続刊として、D-Wave機による応用例を集めて解説したものを是非お願いしたい。量子アニーリングを実現したDーWAVEの方式がよく分かった。文脈が飛んでいる箇所もあるが、押さえるべきポイントは全て書いてある。ヘタに色々な本に手を出すより、これ一冊理解した方が良い。「量子コンピュータが人工知能を加速する」に続く待望の第二弾、今回は物理学に力点を移した解説。量子アニーリングとは、格子状に量子ビット(0と1の重ね合わせ状態)が並ぶイジング模型で最適化問題を解くという例に即して言えば、その初期状態に、適切な制約条件をゆっくりとかけていって、最終的に極値に到達するという方法。その際、量子ビット間での「相互作用」がカギとなる。量子ゲート方式のマシンと違って、「制約条件のかかった相互作用」を、ゲート回路を通した「計算」ではなく、シュレージンガー方程式に従う「自然の過程」に任せるのが、アニーリング方式の特徴。前著では数式なしだった解説の背後に隠されていた物理学に立ち入るというのが今回の新著の眼目だが、それと同時に、ゲート方式とアニーリング方式の比較にもある程度立ち入っているのが興味深い(評者には)。評者が今回最も引っかかったのは、その部分である。2つの方式が互いに効率よく他をシミュレートできるという主張はわかるのだが、その理由がわかるようには書かれていないのが残念。その最大の原因は、量子ゲート方式の仕組みや特徴が全く解説されず、読者の予備知識に任されてしまっているところにある。読者は、例えば、宮野・古澤の教科書『量子コンピュータ入門』を読んでおかなければならないのだが、文献表でこの本は無視されている!そこで、評者のおすすめは、両者を併読してみること。すると、今回の新著での問題点が自ずと浮かび上がってくるだろう。量子ゲート方式では、「重ね合わせ」と「エンタングルメント」(複数の量子ゲート間での絡み合い)をうまく使って、最終的に「測定」によって「古典的な計算結果」を取り出す。アニーリング方式でも、最終目標は古典的な計算結果であるが、エンタングルメントと「並列計算」に対応するものが、どこでどのように使われるのかの解説が不足しているのである。読者が自力でこれを補うのは易しくはない。第8章の冒頭で、少なくとも量子ゲート方式の概略をまとめ、例えば、「パウリゲート」、「アダマールゲート」、「制御ユニタリーゲート」などを解説しておけば、8.1から8.3に至る論議がよほどわかりやすくなっていたはずである。して、評者の意見では、2つの方式の比較に準備不足のまま立ち入ったのが、本書の大きな欠点となったのではないかと考える次第。基づく量子計算』(コロナ社、2017)を読み、第5章で量子アニーリング方式が前提するイジング模型(量子ビットが2次元の格子状に並ぶ構造)が、適当な条件さえ揃えたなら量子万能計算機になりうることがわかった。したがって、評者と同じような疑問を感じた読者には、こちらの本をおすすめする。理系ですが、数学も物理も苦手です。IT関係者でもないので機械学習、ディープラーニングの理解も今一歩です。最近量子コンピュータの可能性に非常に興味をもち勉強し始めた量子コンピュータ全くの素人です。第一章で量子アニーリングとは一体何かで、量子ゆらぎという言葉が出てきて、早速wikiのお世話になる。それも難しく、固有状態の重ね合わせと理解した。第2章ではイジング模型と組み合わせ最適化問題ですが、なかなかわかりやすいです。Qiitaの関連記事の理解を深めてくれました。キメラグラフの説明もある。第3章は2状態系の量子力学について書かれていて、すでに何冊か量子コンピュータの本を読んでいる人にとっては頭の整理と体操になります。第4章からは段々量子アニーニングの本格的な説明に入ります。学ぶことがいっぱいあります。データベース検索問題について書かれていて、一般の量子コンピュータの本はゲート方式について書かれているので、グローバーのアルゴリズムが出てきますが、量子アニーリング方式でも出てくるのだと親近感がわき、その後に少しだけ気が軽くなって本書を読めます。第5章では断熱時間発展の条件について書かれています。変化させることが重要なのだと理解します。第6章では量子相転移の次数とエネルギーギャップの関係についてです。エネルギーギャップとスピンの数の依存性ついて書かれていて、問題が解けるかどうかの目安になります。第7章では収束条件と古典アルゴリズムとの比較が書かれています。収束条件はほとんど数式ばかりで読むきがしませんでしたが、古典アルゴリズムとの比較は何度も読み返しました。量子モンテカルロ法による量子アニーリングのシミュレーションは本来の量子アニーリングのダイナミクスを追う計算とは別物であるとあり、Nが45を超えるとD-waveのような専用の電子デバイスを用いるしかないとあります。この部分の結論としては量子アニーリングは性能の最低の保証がされているみたいです。古典より良くなる可能性があり、悪くはならない。第8章の量子ゲート模型との等価性は目もくれずにジャンプ。第9章は量子アニーリングのシミュレーションの基礎理論の話です。第10章は機械学習とのかかわりで、結局この部分が一番面白かったです。ボルツマン機械学習の説明から始まって、QBoost、辞書学習、量子ボルツマンマシン機械学習への挑戦と続きます。一般のAIの本には最近登場しなくなった制限ボルツマンマシンですが、いまだに生きていたのだと思うと同時に量子アニーリングの可能性を実感した章でした。量子コンピュータ素人には知識が満載で、やさしく書かれているので読んでいて面白かったです。違反を報告7のカスタマーレビューおよび10のカスタマー評価があります。すべてのカスタマーレビューを見る(7)カスタマーレビューを書くAmazonプライム会員ならお急ぎ便、日時指定便が使い放題さらに、映画もTV番組も見放題。200万曲が聴き放題。クラウドに好きなだけ写真も保存可能。プライムを無料で試す現時点ではこのメニューの読み込みに問題があります。プライムの詳細はこちら。プライム商品の返品・交換コンテンツと端末の管理Amazonアシスタントヘルプ日本語ショッピングのための言語を選択します。日本ショッピングのための国/地域を選択します。Audible(オーディブル)本は、聴こう。Now好きな時間が選べる。affiliates。