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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14.8
オラクルベースのアルゴリズムに関する注意
291
しかし、最初に一対の素因数を見つけることはそれほど簡単なことではありません。
P=NP
かどうかは有名な未解決問題です。一般向けの読み物で取り上げられたり、証明した者に
100
万ドルの賞金が提供されることで知っている人も多いでしょう。十分な（に思える）理由から、
2
つのク
ラスは等しくないと考えられています。
10
章で説明した
NP
完全クラスは、ある意味では
NP
クラスの
最も困難な問題に対応します。
NP
での他の問題は、これらの
NP
完全な問題の
1
つに還元することが
できます。
NP
完全問題に対して多項式時間の解が求められれば、
NP
におけるすべての問題は、多項
式時間内に解くことができ、
P
にクラスが変更されることになるでしょう。
現在、量子コンピューティングが大きく注目されているのは、特定の問題の計算量を減らすことがで
きるように思われるためです。これは、従来のコンピューティングの高速化ではありません。量子性に
よる高速化を享受することが現在知られているのは、非常に特殊なクラスのアルゴリズムだけです。こ
れらの問題での計算時間の減少は、
10
章で取り上げた
3-SAT
問題と同様に、多項式的（例えば、高次
多項式から低次多項式まで）であり、あるいは、因数分解の場合と同様に超多項式的（例えば、指数か
ら多項式）になります。では、量子コンピュータはどのような場合に超多項式的に高速化を実現できる
でしょうか？
NP
クラスと
co-NP
クラスの両方に属する問題は、指数関数的
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