計算オーダーの比較いくつかの問題に対して、通常のコンピューターと量子コンピューターを比較します。重要なのがサイモン問題とドイチ・ジョサ問題です。既存のアルゴリズムでは指数オーダーなので、大きい\(n\)には手も足も出ない状況だったのに対して、量子アルゴリズムでは定数ないし多項式オーダーで計算できます。ここで列挙したのは量子コンピューターが得意な分野ばかりであり、あらゆる状況で必ず量子が優れているわけではありません。これは量子コンピューターに対する世間の過度な期待の一つです。量子アルゴリズムには、量子ゲート型と量子アニーリング型があり、量子ゲートは汎用性は高いものの実現がより難しいとされています。分野に光をもたらすのですが、それ以外の展望として、量子アニーリングによる手法についても、特化領域に対しては非常に強く、近い未来に世界各所で成果を上げるのはこのアニーリングのほうでしょう。8}\)の有名な量子アニーリングを用いた広告最適化が挙げられますが、弊社もビジネス応用に手を広げる展望があります。量子断熱計算という手法について簡単に基礎を解説します。\)は状態ベクトルです。ハミルトニアンは時間ごとに変化します。1\)とすることで、量子アルゴリズムによる最適化を偏微分方程式で表すことができます。強化学習への応用はもちろん考えることができます。関数を用いた強化学習に対して、計算が早くなるのは当然のメリットと言えます。それ以外にも、イジングモデルを用いた新しい手法も考案中です。続報にご期待ください。