量子計算機簡史

西森秀稔

東京工業大學理學院教授。1977年畢業於東京大學理學部物理系。
1981年成為卡內基梅隆大學博士研究員，1982年獲得東京大學理學博士。
1990年起任東京工業大學理學部物理系助教，1996年起任現職。
1990年獲日本IBM科學獎，2006年獲得仁科紀念獎。
著有《自旋玻璃與資訊統計力學》《關於相變和臨界現象的統計物理學》等專著。

大關真之

日本東北大學大學院資訊科學研究科應用資訊科學專業副教授。
1982年出生，2008年完成東京工業大學理工學研究科物性物理學專業博士課程，
隨後在東京工業大學從事量子退火研究。
曾任羅馬大學物理系研究員、京都大學資訊學研究課系統科學專業助教，自2016年10月起任現職。
2012年獲得第六屆日本物理學會青年鼓勵獎，2016年獲得文部科學大臣表彰青年科學家獎。

目錄
量子計算機與人工智能的新時代…………………………………………1

第1章 “快1億倍”的計算機5
穀歌與美國國家航空航天局的新聞發佈會…………………7
用量子計算機解決組合優化問題…………………………11
量子計算機可用於人工智能等多個領域…………………14
是實驗設備，不是計算機…………………………………17
什麼是量子退火……………………………………………19
來自加拿大創業公司的挑戰………………………………21
給量子比特施加橫向磁場…………………………………23
通過量子隧穿效應找到答案………………………………26

第2章 量子退火機的誕生29
D-Wave 公司………………………………………………31
費曼的構想…………………………………………………33
用超導實現量子比特………………………………………35
商用量子計算機的研發……………………………………37
量子人工智能實驗室的誕生………………………………39
奇美拉圖瓶頸………………………………………………40
北美的研究盛況和今後趨勢………………………………43

第3章 最優化問題的解法和人工智能領域的應用47
如何解決流動推銷員問題…………………………………49
什麼是退火…………………………………………………52
穿過能量之山………………………………………………56
求解四色問題………………………………………………60
機器學習與深度學習………………………………………63
通過量子退火進行聚類分析………………………………66
用D-Wave 量子計算機進行採樣…………………………69

第4章 量子計算機創造的未來75
聚集在北美的研究者們……………………………………77
低電力消耗有助於解決環境問題…………………………82
推動人工智能領域的發展…………………………………85
醫療、體育等領域的應用前景……………………………88
也可用於法律和考古學領域………………………………91
傳感器打造更人性化的人工智能…………………………93
奇點會到來嗎………………………………………………95

第5章 不可思議的量子世界99
什麼是量子力學……………………………………………101
疊加的悖論…………………………………………………104
不確定性原理………………………………………………107
量子隧穿效應………………………………………………108
圖靈機與量子線路…………………………………………111
日本研發的量子比特………………………………………113
多種多樣的量子計算機……………………………………115

第6章 量子領域將來的發展趨勢119
基礎研究綻放出意外之花…………………………………121
既要嚴謹也要膽大…………………………………………126
跨領域的創新精神…………………………………………128
軟件方面仍有待開發………………………………………130
超越摩爾定律………………………………………………133
意識轉變創造全新社會……………………………………135
日本會有領先世界的一天嗎………………………………138

後記……………………………………………………………………143
出版後記…………………………………………………………………149