どうやって学ぶ??量子コンピュータの学び方
アルゴリズムは大きくわけてたったの 2 種類
汎用量子アルゴリズムと量子古典ハイブリッドアルゴリズムです。
汎用量子アルゴリズム
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汎用量子アルゴリズムとは??
すべて量子コンピュータだけで計算するように設計されたアルゴリズムです。
なので、量子計算の強みをフルに活用できるというのが強みです。
Shor(ショア)のアルゴリズムが代表例としてあげられます。 -
汎用量子アルゴリズムの学び方
汎用量子アルゴリズムも大きく分けて 2 つにわけられます。
行列と固有ベクトルが与えられた時行列の固有値を求めるアルゴリズムです。
ちなみに固有値は「行列変換後のベクトルの大きさの変化率」
アルゴリズムをいっぱい集めたアルゴリズム郡で構成されています。Shor(ショア)のアルゴリズムはここに属します。
なにに使われる??
- 量子化学計算
- 材料計算
- 組み合わせ最適化問題
- 一部の機械学習
- 暗号解読
こっちのタイプは量子位相推定タイプのように繰り返される現象の一周期のうち、
ある特定の局面に注目するのではなく、振幅に注目します。グローバーのアルゴリズムはここに属します。
なにに使われる??
- 検索
- 金融
- 流体シミュレーション
量子古典ハイブリッドアルゴリズム
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量子古典ハイブリッドアルゴリズムとは??
量子コンピュータと既存のコンピュータを交互に組み合わせて設計されたアルゴリズムです。
なので、まだまだ研究開発途中でエラーの多い量子コンピュータを補うことができるというのが強みです。
また、組み合わせて使うので当然、既存のコンピュータの処理の制限や通信速度の影響など受けます。これは弱みになりますね。 -
量子古典ハイブリッドアルゴリズムの学び方
量子古典ハイブリッドアルゴリズムも大きく分けて 2 つにわけられます。
汎用量子アルゴリズムの量子位相推定タイプの実行が難しくて最近つくられました。固有値を求めるという
目的は一緒なのですが原理が異なります。位相推定タイプは確率的に固有値を得るのに対して、
変分アルゴリズムでは決定論的に得ます。どうやって得るかというと、量子変分原理に基づいて、期待値と呼ばれる量を最小化して得ます。
量子変分アルゴリズムは現在主流となっているので迷ったらここから学習しましょう。
なにに使われる??
- 量子化学計算
- 組み合わせ最適化問題
量子機械学習アルゴリズムは量子変分アルゴリズムから派生してデータに基づいて学習させるのが目的のアルゴリズムです。
データ活用を優先させたいならここから学習すると良いでしょう。
なにに使われる??
- 機械学習
結局どっちを学べばいいの??
汎用量子アルゴリズムを学ぶ人 | 量子古典ハイブリッドアルゴリズムを学ぶ人 |
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ガチりたい人 | 「使えたらいいや」くらいの人 |
長期的に調査したい人 | 短/中期的に成果を得たい人 |
科学したい人 | ビジネスしたい人 |
まとめ
- 汎用量子アルゴリズム
- 量子位相推定タイプ
- 量子化学計算
- 材料計算
- 組み合わせ最適化問題
- 一部の機械学習
- 暗号解読
- 量子振幅増幅・推定タイプ
- 検索
- 金融
- 流体シミュレーション
- 量子位相推定タイプ
- 量子古典ハイブリッドアルゴリズム
- 量子変分アルゴリズム
- 量子化学計算
- 組み合わせ最適化問題
- 量子機械学習アルゴリズム
- 機械学習
- 量子変分アルゴリズム
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