August 2020
Beginner to intermediate
332 pages
8h 16m
Japanese
book
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
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13.2
量子主成分分析
267
うなれば、このセクションの冒頭で紹介したどの方法でもこの
x
→
を利用することができます。
HHL
は複雑で、さまざまな要素から構成される
QPU
アプリケーションです。一度の解説で理解で
きなくても、くじけないでください。より実質的なアルゴリズムが
QPU
プリミティブをどのように利用
しているかを理解するよう努力することは、とても価値があります。
13.2
量子主成分分析
量 子 主 成 分 分 析（
Quantum Principle Component Analysis
：
QPCA
）は 、 主 成 分 分 析（
PCA
）に 関 す
るデータ処理ルーチン（同名のものが
CPU
にも実装されている）を
QPU
に実装したものです。
PCA
と
いう広く利用されている機械学習のタスクについて、
QPCA
はより効率的なアプローチを提供すること
に な り ま す が 、こ れ は 同 時 に 他 の
QML
アプリケーションの構成要素にもなるものです。
HHL
と同様に、
QPCA
は
QRAM
のハードウェアに依存します。
QPU
が従来型の
PCA
の処理能力をどのように高める
かを説明する前に、まず
PCA
自体についてまとめることにしましょう。
13.2.1
従来型の主成分分析
PCA
は、データサイエンス、機械学習などの分野で非常に重要なツールです。多くの場合、
PCA
は
前処理に使用され、特徴量に関する入力データセットを、新しいかつ相関のないデータセットに変換し
ます。
PCA
で得られる無相関の特徴量は、新しいセットの各成分に関するデータ ...
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I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.