【特色】 Juliaによる量子プログラムを用いて、Julia言語入門やYao量子回路入門から、量子回路ボルンマシンQCBMを解説した。エネルギー分布を利用した量子ボルツマンマシンとは異なり、量子ボルンマシンは確率分布を利用している。関数の強弱を波動関数の確率分布とみなせば、任意の問題の関数(数学関数や周期関数、分子関数、性能評価関数、コスト関数、為替変動、株価変動、ポートフォリオ問題など)の量子回路が作成できる。この量子回路ボルンマシンQCBMを解説したJuliaコードテキストである。 【目次】第1章 Julia開発環境とYao 1第2章 Julia言語入門 17第3章 Yao量子回路入門 35第4章 期待値計算 53第5章 観測確率計算 77第6章 量子回路ボルンマシンのための量子回路 97第7章 量子回路ボルンマシン 1317-1 量子回路ボルンマシンQCBM 1327-1-1 ニューラルネットワークNNとボルツマンマシンRBM 1327-1-2 量子回路ボルンマシンQCBMとは 1337-1-3 カーネル法 1357-1-4 最大カーネル平均差MMD 1367-1-5 最大カーネル平均差MMDの最適化 1377-2 量子回路ボルンマシンQCBMの実装 1397-2-1 量子回路ボルンマシンによる数学関数の量子回路作成 1397-2-2 QCBMによる2次関数の量子回路作成 1407-2-3 三角関数の量子回路作成 1437-2-4 絶対値関数の量子回路作成 1457-2-5 griewank関数の量子回路作成 1477-2-6 水素分子Morse曲線の量子回路作成 1497-2-7 周期関数f(x)=7^x mod 15の量子回路作成 151【著者紹介】京都生まれ。京都大学大学院工学研究科博士課程修了後、上智大学、英国Reading大学、京都工芸繊維大学、兵庫教育大学、英国Oxford大学、鹿児島大学を経て、2014年に定年退職。京都大学工学博士、鹿児島大学名誉教授。
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