目次
◇第1章 量子技術・コンピュータに入る前に◇
第1節 量子力学に関する事項
はじめに
1.量子力学的重ね合わせ状態
1.1 波動力学の概説
1.2 量子力学における重ね合わせ
2.スピンと相対論的電子論
3.場の変換とスピン
3.1 スピノル場とスピン
おわりに
第2節 量子情報技術に必要な数学の基礎知識
はじめに
1.状態と測定
2.測定のNaimark 拡張
3.部分系へのモデルの還元
あとがき
第3節 量子化学計算の基礎：量子コンピューティングを念頭に
はじめに
1.量子化学計算のハミルトニアン
2.Hartree Fock (HF)法
3.電子相関と第二量子化、post Hartree Fock (HF)法
3.1 第二量子化
3.2 配置間相互作用（CI）法とsize consistency
3.3 結合クラスター（CC）法
おわりに
◇第2章 様々な量子技術の研究開発の現状と今後の動向◇
第1節 日本政府における量子技術政策の取組
はじめに
1.量子技術イノベーション戦略
1.1 量子技術イノベーション戦略のポイント
2.量子未来社会ビジョン
2.1 量子技術により目指すべき未来社会ビジョン
2.2 2030年に目指すべき状況
2.2.1 国内の量子技術の利用者を1,000万人に
2.2.2 量子技術による生産額を50兆円規模に
2.2.3 未来市場を切り拓く量子ユニコーンベンチャー企業を創出
2.3 量子技術政策の取組
第2節 量子コンピュータの研究開発動向と展望，導入に向けて
はじめに
1.量子コンピュータの概説と研究開発の動向
1.1 量子コンピュータ概説
1.1.1 量子ゲート方式の概要
1.1.2 量子アニーリング方式の概要
1.2 研究開発動向
1.2.1 量子ゲート方式の研究開発動向
1.2.2 量子アニーリング方式の研究開発動向
2.展望と導入に向けたアプローチ
2.1 進歩の現状とロードマップ
2.2 量子コンピュータ導入に向けたアプローチ
第3節 超伝導量子コンピュータの概要 -トレードオフ関係という切り口から-
はじめに
1.超伝導量子コンピュータの概要
1.1 超伝導量子コンピュータのいろは
1.2 量子ビットゲート操作
2.超伝導量子コンピュータにおける様々なトレードオフ
2.1 Transmon 量子ビット対その他
2.2 制御性を取るか，寿命を取るか
2.3 猫状態にまつわるトレードオフ
おわりに
第4節 量子アニーリングの現状と将来に向けて私たちができること
はじめに
1.量子アニーリングマシンの概要
1.1 組合せ最適化問題
1.2 量子アニーリングの概要
2.量子アニーリングマシンの開発状況
2.1 D-Waveマシン
2.2 国内の開発状況
3.量子アニーリングマシンを使ってできるようになったこと
3.1 ハイブリッドソルバーサービス
3.2 非線形制約の取り扱い
3.3 ブラックボックス最適化
4.今後私たちがすべきこと
4.1 量子アニーリングマシンの性能評価再考
4.2 サンプラーとしての可能性
4.3 ユースケース策定の重要性
さいごに
第5節 量子計測・センシングの研究開発の現状と今後の展望
はじめに
1.研究開発の現状と今後の展望
1.1 光格子時計
1.2 量子慣性センサ
1.3 ダイヤモンドNV中心による量子センシング
1.4 量子もつれ光センシング
1.5 超偏極NMR／MRI
2.研究開発プロジェクトの動向
2.1 日本
2.2 米国
2.3 欧州
2.4 中国
第6節 量子インターネットの基礎と今後の可能性
はじめに
1.量子インターネットとは
1.1 量子インターネットの概要
1.2 量子インターネット研究開発の背景
2.量子インターネットのアプリケーション
2.1 量子データの伝送
2.2 量子コンピュータによる並列計算（分散量子計算）
2.3 暗号システム
2.4 安全なデータ処理
2.5 高速分散合意形成
2.6 量子センサーネットワーク
2.7 その他
3.量子インターネットの基本的な仕組み
3.1 量子情報の不思議な仕組み?「重ね合わせ」
3.2 量子情報の不思議な仕組み?「量子もつれ（＋重ね合わせ）」
4.今後の可能性
4.1 量子トランスフォーメーション（QX）
4.2 量子インターネット実現までの道筋
第7節 量子コンピュータネットワーク、量子中継、量子インターネット開発の現状と今後の展望
はじめに
1.量子コンピュータ
2.量子ネットワーク、量子中継
3.量子インターネット
4.量子ストレージ
5.量子センサー
6.ダイヤモンドの中の多彩な量子系
7.量子技術ロードマップと関連国家プロジェクト
おわりに
第8節 オプトメカニクスを用いた量子トランスデューサーの開発
はじめに
1.量子ビットの通信
1.1 古典ビットと量子ビット
1.2 ONU (Optical Network Unit)と量子トランスデューサー
1.3 これまでの前提
2.量子トランスデューサー
2.1 量子トランスデューサーの環境
2.2 量子トランスデューサーの原理
2.3 量子トランスデューサーに用いられる物理系
3.メカニクスを用いた量子トランスデューサー
3.1 なぜフォノン？
3.2 メカニクス量子トランスデューサーの性能と開発状況
おわりに
第9節 米国・カナダにおける量子コンピュータ研究開発と商用化への取り組み
はじめに
1.量子コンピュータのアーキテクチャ
2.超電導方式
2.1 IBM
2.1.1 量子コンピュータの開発経緯
2.1.2 量子プロセッサ「Eagle」
2.1.3 ロードマップ
2.2 Google
2.2.1 スパコン越えの議論
2.2.2 開発拠点と開発子会社
2.2.3 ロードマップ
3.イオントラップ方式
3.1 IonQ
3.1.1 商用モデル
3.1.2 ゲート操作の仕組み
3.1.3 性能とロードマップ
4.フォトニック方式
4.1 Xanadu
4.1.1 フォトニック半導体
4.1.2 フォトニック量子コンピュータ
4.1.3 ロードマップ
5.量子コンピュータ開発の展望
◇第3章 量子コンピュータの動作原理とアルゴリズムについて◇
第1節 量子コンピュータの動作原理、特徴と応用分野
はじめに
1.コンピュータの歴史
2.量子コンピュータの原理
3.量子デジタルコンピュータ
4.量子アナログコンピュータ
5.量子デジコンの開発状況
6.応用分野
第2節 量子アルゴリズムの基礎と開放系における変分量子アルゴリズム
はじめに
1.量子アルゴリズム
1.1 量子アルゴリズムの基礎
1.2 開放系における変分量子アルゴリズム
1.2.1 NISQアルゴリズム
1.2.2 ノイズを利用した変分量子アルゴリズム
第3節 産業応用へ向けた量子アルゴリズムの開発動向
はじめに
1.汎用用途向け量子アルゴリズム
2.変分量子アルゴリズムに基づくポアソン方程式の求解方法
2.1 変分量子アルゴリズム
2.2 提案手法
2.2.1 コスト関数の定式化
2.3 数値実験
2.3.1 1次元問題
2.3.2 2次元問題
2.4 まとめと今後の期待
3.Grover’s algorithmの量子画像検索への応用
3.1 従来のGrover’s algorithmによるデータベース検索
3.2 検索問題における問題点
3.2.1 オラクルの構成方法
3.2.2 データベースの構成方法
3.3 提案アルゴリズム
3.3.1 問題設定
3.3.2 提案アルゴリズ厶
3.4 デモンストレーション（量子画像検索）
3.4.1 量子画像とは
3.4.2 実験結果
3.5 まとめと今後の期待
◇第4章 量子誤り訂正と量子回路の最適化◇
第1節 量子コンピューターによる分子振動のエネルギー準位の計算とエラー抑制
1.量子計算の分子科学への応用
2.CO2の振動エネルギー準位の計算
まとめ
第2節 量子コンピュータ実装における課題克服に向けた取り組み
はじめに
1.量子コンピュータ実装における課題
1.1 量子メモリ
1.2 量子ゲート
1.3 量子通信路
2.課題克服に向けた取り組み
2.1 量子メモリの削減
2.2 量子ゲートの削減
2.3 量子通信路の削減
第3節 大規模量子計算向けの量子回路の最適化
はじめに
1.量子回路設計
2.量子回路の最適化
2.1 量子コスト (Quantum Cost)
2.2 T-Count (Tゲートの数)
2.3 Nearest Neighbor Cost (NNC)
おわりに
◇第5章 量子コンピュータのAI・機械学習への応用と課題◇
第1節 量子コンピュータの「人工知能・機械学習」への活用と課題
はじめに
1.量子コンピュータの基礎知識
1.1 量子状態と量子ビット
1.2 量子状態の時間発展と量子ゲート
1.3 多量子ビット系
2.量子コンピュータによる線形代数の基礎的演算の加速
2.1 振幅エンコーディングとブロックエンコーディング
2.2 量子特異値変換アルゴリズム
2.3 逆行列計算と量子サポートベクターマシン
2.3.1 量子コンピュータによる逆行列計算
2.3.2 サポートベクターマシンへの利用
2.4 閾値付き疑似逆行列計算と主成分回帰
2.5 課題
3.量子コンピュータによって構築される学習モデル
3.1 パラメータを持った量子回路による学習モデルの構築
3.2 量子モデルに対する解釈
3.3 量子特徴マップ
おわりに
第2節 機械学習・AI分野における量子コンピュータ活用の可能性
はじめに
1.量子機械学習の現状
1.1 量子線形演算により高速化を図る量子機械学習
1.2 古典と量子のハイブリッド量子機械学習
1.3 ブレインインスパイアされた量子機械学習
2.学習理論の観点からみる「量子コンピュータを用いた量子機械学習の可能性」
2.1 過学習、PAC学習理理論
2.2 VC次元理論の概略
2.3 量子VC次元の確立とテンソルネットワーク理論
まとめ
第3節 量子機械学習の基礎と応用方法
はじめに
1.量子機械学習の概要
1.1 量子古典ハイブリッド機械学習
1.2 誤り訂正量子コンピュータを利用した量子機械学習
2.量子古典ハイブリッド機械学習の基礎知識
2.1 量子回路と機械学習モデル
2.2 量子ビット
2.3 量子データとブロッホ球
2.4 量子ゲート
2.4.1 1量子ビットゲート固定回転ゲート
2.4.2 1量子ビット任意回転ゲート
2.4.3 2量子ビット固定回転ゲート
2.4.4 2量子ビット任意回転ゲート
2.4.5 3量子ビット以上の量子ゲート
2.5 量子データの入力
2.5.1 離散値データの入力
2.5.2 連続値データの入力
2.6 量子機械学習結果の出力
2.6.1 状態ベクトル
2.6.2 測定
2.6.3 サンプリング
2.6.4 ハミルトニアンの期待値計算
2.6.5 テンソルネットワークを使ったハミルトニアンの期待値計算
2.7 量子機械学習モデルの学習
2.7.1 数理最適化
2.7.2 確率的勾配法
3.量子機械学習のモデル
3.1 QCNN／MERA
3.2 MPS
3.3 データ・リアップロード
3.4 L-VQE
4.量子機械学習のアルゴリズム
4.1 機械学習を使った画像認識
4.2 画像生成
4.3 強化学習
4.4 カーネル法と特徴マップ
4.5 量子GAN（ギャン）
4.6 量子変分線形ソルバー
4.7 Qboost
4.8 量子断熱線形回帰
4.9 行列因子分解
4.10 特異値分解
5.量子機械学習の実行手順
5.1 量子機械学習のためのツール
5.2 シミュレータ
5.3 量子コンピュータ実機
6.量子機械学習の課題
6.1 バレンプラトー問題
6.2 量子優位性の問題
6.3 量子データの問題
6.4 サンプリングの問題
7.今後の量子機械学習
第4節 実用課題の適応に向けた量子機械学習の現状と展望
はじめに
1.応用事例その1：量子動的計画法
2.応用事例その2：量子インスパイア分類アルゴリズム
3.応用事例その3：量子回路学習におけるVC次元と過学習
おわりに
◇第6章 量子コンピュータ研究開発への取り組み◇
第1節 NECにおける量子アニーリングマシンの研究開発
はじめに
1.超伝導パラメトロン
1.1 超伝導パラメトロンの等価回路
1.2 超伝導パラメトロンの発振
2.超伝導パラメトロンを用いた量子アニーリング
2.1 LHZ方式
2.2 超伝導パラメトロンを用いたLHZ方式の実装
3.超伝導パラメトロンの作製と評価
3.1 超伝導パラメトロン素子の作製
3.2 1量子ビットの動作確認
4.多ビット化のための立体配線技術の開発
4.1 インターポーザ基板を用いた3次元立体回路
4.2 ソケット／プローブピン構造
おわりに
第2節 デンソーにおける量子古典ハイブリッドコンピューティング研究戦略
はじめに
1.量子アニーラの研究から見る量子コンピュータの将来？
1.1 量子アニーリングとは、どのような量子計算なのか？
1.2 断熱量子計算は、古典と量子の境界に向かうアルゴリズム
1.3 量子アニーラはいつ頃有用性を示しうるか
2.量子古典ハイブリッドコンピューティング
2.1 量子と古典を一緒に使えばよいというものではない
2.2 現実社会の計算問題と、量子マシンが得意な計算問題との違い
2.3 現実社会の問題は、難しい問題と簡単な問題が絡み合った複合問題として現れる
2.4 量子と古典との役割分担：それぞれが最大性能に発揮するハイブリッド
3.デンソーにおける量子古典ハイブリッドコンピューティング
第3節 Quloud-RSDFTの開発と量子コンピュータへの応用
はじめに
1.RSDFT
1.1 Density Functional Theory（DFT）
1.2 Real-Space Density Functional Theory（RSDFT）
2.計算科学ソフトウェアの利用者と開発者
2.1 ユーザーの苦労
2.2 開発者の苦労
3.Quloud-RSDFT
3.1 Quloud-RSDFT
3.2 Quloud-RSDFTによる計算例
4.Quloud-RSDFTの今後
第4節 シリコン量子コンピュータにおける研究開発への取り組みと実現に必要な周辺技術
はじめに
1.シリコンスピン量子ビットの高忠実度化
1.1 スピン量子ビットの単発読み出し
1.2 RF反射測定
1.3 1量子ビット操作
1.4 2量子ビット操作
2.シリコンスピン量子ビットの集積化
2.1 量子ビットの2次元配列
2.2 量子ビットの高温化
2.3 極低温エレクトロニクス
3.スピン量子ビットの更なる大規模集積化に向けたアプローチ
3.1 遠く離れたスピン量子ビット間の結合
3.1.1 シャトリングによるスピン輸送
3.1.2 マイクロ波共振器によるスピン-フォトン結合
3.2 高密度に量子ビットの集積を可能にするデバイス構造の設計と動作実証
3.2.1 2次元配列16量子ドットアレイの動作実証
3.2.2 300mmシリコンウェハでのCMOS製造プロセスを利用したシリコンスピン量子ビットの集積化
3.2.3 シリコンスピン量子ビットのウェハスケールでの極低温評価
おわりに
◇ 第7章 量子コンピュータ活用への取り組みと応用が期待される分野◇
第1章 量子コンピュータの産業利用に向けた取り組みと留意すべき課題
はじめに
1.NISQの性能を引き出すためのアプローチ
1.1 NISQに適した量子探索アルゴリズム
1.2 量子コンパイラI：物理量子ビット選択の最適化
1.3 量子コンパイラII：パルスレベルで最適なゲート設計
1.4 量子コンパイラIII：量子回路の並列実行による実効的な処理速度の向上
2.ポストNISQ時代に向けて
2.1 QPU-XPUハイブリッドアーキテクチャが持つ可能性
2.2 量子インターネットのユースケース開拓
3.量子人材育成と需給ギャップへの対策
3.1 MOOC講座による初学者の育成
3.2 量子プログラミングコンテストを通じたエキスパートの養成
おわりに
第2節 量子コンピュータの創薬・材料開発への応用と今後の展望
はじめに
1.ゲート型量子コンピュータと量子化学計算
1.1 量子位相推定に基づく量子化学計算
1.2 変分量子固有ソルバー（VQE）
2.量子アニーリングマシンの化学応用
2.1 タンパク質折り畳み問題
2.2 量子アニーリングによる量子化学計算
2.3 量子アニーラー固有ソルバー
3.今後の展望
第3節 材料開発への量子コンピュータ活用と今後の展望
はじめに
1.変分的虚時間発展法
2.量子虚時間発展法のための効率的近似
3.確率的虚時間発展法を用いた材料計算の提案
3.1 一般のPITE回路
3.1.1 基底状態の取得
3.1.2 有限温度状態の取得
3.2 第一量子化形式に基づく非変分的量子化学計算
3.2.1 回路の構成
3.2.2 演算回数のスケーリング
3.2.3 第二量子化形式との比較
3.3 数値シミュレーション
3.4 今後の発展
第4節 材料開発に関する組合せ最適化問題の量子コンピュータ適用と事例
はじめに
1.材料開発に関する組合せ最適化問題
1.1 ブラックボックス最適化（組成最適化等）
1.2 機械学習への適用
2.材料開発に移管する組合せ最適化問題の適用事例
2.1 組成最適化
2.2 分子の類似度評価
2.3 シミュレーションへの活用
3.材料開発に関する量子コンピュータを活用した組合せ最適化問題の課題
3.1 量子ビット数の不足
3.2 MI特有の問題
4.材料開発に関する量子コンピュータを活用した組合せ最適化問題の今後の見通し
おわりに
第5節 三菱ケミカルにおける量子技術・量子コンピューター活用への取り組みと今後の展望
はじめに
1.研究事例の紹介
1.1 リチウム空気電池の化学反応の解析
1.2 有機ELの発光材料（TADF）の性能予測
1.3 リザバーコンピューティングによるロボットセンサーの時系列データ学習
1.4 高発光効率を有する同位体の有機EL発光材料の探索
2.今後の展望
おわりに
第6節 数理科学分野から見た量子コンピューティングへの期待と今後の課題
はじめに
1.量子半正定値計画問題
1.1 半正定値計画問題とは
1.2 量子コンピューティング適用による高速化の可能性について
2.量子近似最適化アルゴリズム
2.1 組合せ最適化問題の概要
2.2 QAOAの概要
2.3 QAOAの発展及び展望
3.量子サポートベクターマシン
3.1 サポートベクターマシンとは
3.2 開発状況と量子優位性
3.3 量子サポートベクターマシンへの期待
4.量子回路学習
4.1 量子回路学習とは
4.2 量子回路学習への期待
おわりに
第7節 The future style of product design(自動車産業における量子コンピューティングの活用と展望)
はじめに
1.量子コンピューティングを活用したモノづくり
2.ブラックボックス最適化における量子コンピューティングの活用
2.1 基板設計における締結点の最適化
2.2 行列の非可逆圧縮
2.3 ブラックボックス最適化まとめ
3.次世代量子アニーリング
第8節 物流センターへの実装事例からみる、量子コンピュータによる「全体調和」の実現
～Challenges for realization of enriched society by harmonizing “opposite” values～
はじめに
1.物流業界の課題と量子技術適用の目的
1.1 物流センターにおける労働上の課題
1.2 人員配置最適化の取組み目的
2.物流センターの現状と可視化の取組み
2.1 本物流センターの概要
2.2 本物流センターでの課題
2.3 進捗状況を可視化する取組み
3.量子アニーリングによる最適な人員配置の作成
3.1 作成する対象業務
3.2 人員配置作成業務
3.3 データの構造
3.4 最適化適用技術
3.5 目的関数の定義
3.6 イジングモデルによる定式化
3.7 実用化に向けた課題と価値
4.社会価値向上に向けた今後の展望
第9節 金融業界における量子コンピュータ技術の活用と今後の展望
はじめに
1.金融工学におけるシミュレーションの高速化
1.1 概要
1.2 モンテカルロ・シミュレーションへの活用事例
1.2.1 高速化可能な事例
1.2.2 期待値計算の概要
1.3 課題と展望
2.組合せ最適化
2.1 概要
2.2 その他活用事例
2.3 課題と展望
3.データ分析
3.1 概要
3.2 活用事例
3.2.1 株式のポジション予想
3.2.2 クラス分類
3.3 課題と展望
4.機密保護
まとめ
第10節 KQCC金融チームでの量子コンピュータへの取り組み
はじめに
1.KQCCの紹介
1.1 成り立ち
1.2 金融チーム
2.最尤推定を用いた量子振幅推定法
2.1 量子コンピュータを用いた期待値計算
2.2 最尤推定を用いた量子振幅推定法
3.ノイズのある量子コンピューター上での量子振幅推定法
3.1 ノイズモデルの導入
3.2 量子コンピュータを用いた実験
4.近似的振幅エンコーディング
4.1 量子回路学習を利用した振幅エンコーディング
4.2 AAEの特徴
4.3 金融へのアプリケーション
第11節 社会課題解決への量子コンピュータ活用と今後の展望
はじめに
1.量子コンピュータと社会の課題
2.課題解決のアプローチ ― データ／技術の活用
2.1 データウェアハウス／データレイク
2.2 データ分析・可視化
2.3 データ活用
2.3.1 データ処理技術
2.3.2 AI技術
2.3.3 組合せ最適化問題と量子コンピューティング技術
3.グルーヴノーツの取り組み事例
3.1 「土砂運搬計画の最適化」事例
3.2 輸送における「積載計画の最適化」事例
4.今後の展望
4.1 変革を必要とするか
4.2 何のために存在するのか
4.3 加速する進化，繰り返す試行錯誤
4.4 発展か，衰退か
◇ 第8章 量子アニーリング活用の取り組みと事例◇
第1節 量子ゲート方式と量子アニーリング方式の特徴
はじめに
1.量子ゲート方式と量子アニーリング方式
2.量子ゲート方式の「重ね合わせ」
3.量子ゲート方式の「量子もつれ」
4.量子ゲート方式の計算イメージ
5.量子アニーリング方式の「トンネル効果」
6.量子アニーリング方式の「重ね合わせ」
7.量子アニーリング方式の「量子もつれ」
8.量子アニーリング方式の計算イメージ
9.ハードウェアとシミュレーター
第2節 量子アニーリング等イジングマシン分野の研究開発
はじめに
1.組合せ最適化問題
2.各種イジングマシンの使用の流れ
3.各種イジングマシンのハードウェア開発の現状
4.イジングマシン向けソフトウェア開発の現状
5.各種イジングマシンを用いたアプリケーションの研究開発事例
6.各種イジングマシンの研究開発の今後の展望
第3節 Non-stoquastic 演算子による量子アニーリングの高速化 ～性能向上と応用の拡大～
はじめに
1.横磁場を利用する量子アニーリング
2.Non-stoquastic演算子を用いた量子アニーリング
3.量子アニーリングの性能向上
4.量子アニーリングの応用拡大
5.量子アニーリング研究の今後の展望
第4節 部分アニーリング法 組合せ最適化問題を小規模問題に分割する条件とアルゴリズム
1.はじめに
1.1 イジングマシン
1.2 量子アニーリング
2.部分アニーリング法
2.1 イジングマシンの問題点
2.2 部分アニーリング法の概要
2.3 小規模問題の抽出方法
おわりに
第5節 材料科学における量子アニーリング応用
はじめに
1.固体中の原子拡散と量子アニーリングの概要
2.問題の定式化
2.1 拡散機構における相関因子
2.2 QAハミルトニアンの構築
2.3 相関因子の評価方法
3.2次元正方格子によるQA実証例
まとめ
第6節 量子インスパイアード技術「デジタルアニーラ」と材料開発応用事例
はじめに
1.デジタルアニーラとは
2.デジタルアニーラ材料開発応用事例
2.1 少量・断片的・偏ったデータを最大限に活かす混合物設計支援
2.2 確度の高い材料候補絞り込みを可能にする分子・結晶構造類似度計算
2.3 計測スペクトルと材料特性の関係性抽出を可能にするL0正則化
まとめ
第7節 CMOSアニーリングと応用事例
はじめに
1.CMOSアニーリング
2.活用事例：高頻度取引への応用
3.1 裁定取引とペア・トレード
3.2 CMOSアニーリングを活用した高頻度取引戦略とその評価
3.その他の活用事例と展望
第8節 移動通信事業におけるイジングマシンの活用事例
はじめに
1.5G／ローカル5Gにおける動的周波数割り当て
1.1 問題設定
1.2 イジングマシンへの適用
1.2.1 評価設定
1.2.2 評価結果
おわりに
第9節 量子アニーリングによる医師配置最適化シミュレーション
はじめに
1.医師配置最適化問題と量子アニーリング
1.1 医師配置問題の現状と課題
1.2 量子アニーリングについて
2.空間統計学的手法に基づいたハミルトニアンの設計
2.1 空間統計学的手法について
2.2 空間統計学的手法を用いたハミルトニアンの設計について
3.実証実験
3.1 実験の設定
3.1.1 対象地域
3.1.2 使用データ
3.1.3 量子アニーリングの実装
3.2 実験結果
おわりに
第10節 量子アニーリング・イジングマシンを活用するソフトウェア技術
はじめに
1.組合せ最適化問題とメタヒューリスティクス
2.イジング模型とQUBO模型
3.イジングマシンの実行手順
4.ミドルウェアの設計
5.ミドルウェアの実装例：Fixstars Amplify
6.具体例：勤務シフトの最適化
6.1 問題設定
6.2 決定変数の用意
6.3 目的関数の定義
6.4 制約条件の設定
6.5 各要素の重みを調整する
6.6 計算の実行
まとめ
◇第9章 量子暗号のユースケースと量子光源技術◇
第1節 量子暗号のユースケースと量子暗号通信網構築に向けた取り組み
はじめに
1.各国の取組み
1.1 日本の取組み
1.1.1 概要
1.1.2 ユースケース
1.2 米国の取組み
1.2.1 概要
1.2.2 米国でのユースケース
1.3 欧州の取組み
1.3.1 概要
1.3.1 ユースケース
1.4 ドイツの取組み
1.4.1 概要
1.4.2 ユースケース
1.5 オランダの取組み
1.5.1 概要
1.5.2 ユースケース
1.6 スイスの取組み
1.6.1 概要
1.6.2 ユースケース
1.7 中国の取組み
1.7.1 概要
1.7.2 ユースケース
第2節 単一光子と伝令付き光子
はじめに
1.単一光子の発生
2.伝令付き光子の発生
2.1 光子対発生
2.2 伝令付き光子
