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動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング ―シミュレータとサンプルコードで理解する基本アルゴリズム
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動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング ―シミュレータとサンプルコードで理解する基本アルゴリズム

by Eric R. Johnston, Nic Harrigan, Mercedes Gimeno-Segovia, 北野 章, 丸山 耕司
August 2020
Beginner to intermediate
332 pages
8h 16m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from 動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング ―シミュレータとサンプルコードで理解する基本アルゴリズム
256
13
章 量子機械学習
れていないもの)に対する応答を分類(あるいは予測)する。
教師なし
unsupervised
既知の応答を含まないトレーニングデータだけを使って、その中にあるパターンや構造を学
習する機械学習モデルであることを意味する。
分類
classification
特徴量空間のデータポイントをあるクラスの
1
つに分類する予測モデルを記述するために用い
られる。
回帰
regression
連続的に変化する応答変数を予測するための教師あり学習モデルを記述するために用いられ
る。
次元削減
dimensionality reduction
すべてのタイプの機械学習モデルに有用な、教師なし学習のデータ処理法の
1
つ。問題の記
述に必要な特徴量の種類を減らすもの。
これらの用語に加えて、機械学習に関する数学的記述を用います。このため、この章ではこれまで
よりも数学的な概念や数式がより多く登場します。
まず最初の
QML
の応用例として、
QPU
を用いて連立線形方程式をどのように解くのかを説明しま
す。
13.1
 連立線形方程式を解く
連立線形方程式は機械学習の多くの手法の基礎であるだけでなく、応用数学のすべての分野に跨る
広大な領域の基盤でもあります。ここで紹介するのは、HHL アルゴリズム
2009
年にこのアルゴリズ
ムを考案した
Harrow
Hassidim
Lloyd
にちなんで名付けられた)
1
です。このアルゴリズムは
QPU
を利用して効率よく連立線形方程式を解くものですが、基本的かつ強力なツールで
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