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「量子アニーリングの基礎」を読む

量子アニーリングの基礎 西森 秀稔, 大関 真之, 共立出版, 2018
4184JBeEEZL.SX350_BO1,204,203,200.jpg
https://www.amazon.co.jp/dp/4320035380

『量子アニーリングの基礎』正誤表 (西森秀稔・大関真之 著) 2019年6月20日更新
https://www.kyoritsu-pub.co.jp/app/file/goods_contents/3037.pdf

量子アニーリングの数理 東京工業大学 大学院理工学研究科 物性物理学専攻 西森 秀稔
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/189516/1/bussei_el_033203.pdf

2019年7月19日から、読書会を毎週第三金曜日に予定しています。

T-QARDの日々 量子コンピュータへのお勧めの入口
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb869e5f38ae354e6294

参加条件は、上記の動画の一つ以上を見て、感想を16文字以上(言語は問わない)書いて出してくださることです。あわせて、担当の希望(どれか1つの章)を書いていただけると幸いです。

場所:名古屋市熱田区六番3−4−41 名古屋市工業研究所 電子技術総合センター5F コンピュータ研修室(地下鉄名港線「六番町」下車(3番出口))
https://www.nmiri.city.nagoya.jp/access.html
参加費:無償

7月19日(金)午後1時15分- 午後5時15分
第1章 量子アニーリングとはいったい何か
第2章 イジング模型と組み合わせ最適化問題
ただし、次の2つの節を除く
2.4 現実のデバイスでの表現(1)多体相互作用
2.5 現実のデバイスでの表現(II)長距離相互作用など

8月16日(金)<予定>午後1時15分- 午後5時15分
第3章 2状態系の量子力学
第4章 横磁場イジング模型と量子相転移
8月23日(金)にするかどうかは、twitterでアンケート予定。

9月20日(金)午後1時15分- 午後5時15分
第5章 断熱時間発展の条件
第6章 量子相移転の次数とエネルギーギャップの関係
および第2章で飛ばした次の2つの節を含む
2.4 現実のデバイスでの表現(1)多体相互作用
2.5 現実のデバイスでの表現(II)長距離相互作用など

10月18日(金)午後1時15分- 午後5時15分
第7章 収束条件
第8章 量子ゲート模型と等価性

11月15 16日(金)午後1時15分- 午後5時15分
第9章 量子アニーリングのシミュレーション
第10章 機械学習との関わり

12月20日(金)午後1時15分- 午後5時15分
第11章 量子アニーリングマシンのベンチマーク
付録A 統計力学の処方箋
付録B D-Waveマシンの利用法

<この項は書きかけです。順次追記します。読書会終了時までに調査結果記載予定。>
#目次
https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320035386

第1章 量子アニーリングとはいったい何か

D-Wave systems http://dwavejapan.com, https://www.dwavesys.com/home

Google
https://ai.google/research/teams/applied-science/quantum-ai/

NASA https://www.nas.nasa.gov/
https://www.nas.nasa.gov/projects/quantum.html

ロッキード・マーチン https://www.lockheedmartin.com/en-us/index.html
https://www.lockheedmartin.com/en-us/news/features/2017/quantum-computing-spot-checking-millions-lines-code.html

ロスアラモス国立研究所 https://www.lanl.gov
https://www.lanl.gov/collaboration/research-opportunities/quantum-institute.php

ムーアの法則

amazon

facebook

第2章 イジング模型と組み合わせ最適化問題

イジング模型(Ising model) Ernst Ising https://en.wikipedia.org/wiki/Ernst_Ising

第3章 2状態系の量子力学

第4章 横磁場イジング模型と量子相転移

第5章 断熱時間発展の条件

第6章 量子相移転の次数とエネルギーギャップの関係

第7章 収束条件

第8章 量子ゲート模型と等価性

第9章 量子アニーリングのシミュレーション

第10章 機械学習との関わり

第11章 量子アニーリングマシンのベンチマーク

付録A 統計力学の処方箋

付録B D-Waveマシンの利用法

参考文献

入手の可能性を確認のためURLがわかったと思ったものを追記。
間違いがあれば、ご指摘くださると幸いです。arxivの記事は標題を記載されていない場合があり、標題も追記。

[1] B. Walsh. TIME, April, 14, 2013
The Surprisingly Large Energy Footprint of the Digital Economy
http://science.time.com/2013/08/14/power-drain-the-digital-cloud-is-using-more-energy-than-you-think/

[2] 電気事業連合会のサイト. http://www.fepc.or.jpenterprise/jigyou/japan/sw_index_04
[3] 富士通のサイト. http://www.fujitsu.com/jp/about/businesspolicy/tech/k/qa/k04.html
[4] T.albash and D. A. Lidar. Phys. Rev. A. Bol.91, 062320, 2015
Decoherence in adiabatic quantum computation
https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.91.062320
https://www.researchgate.net/publication/274319678_Decoherence_in_adiabatic_quantum_computation/references
[5] T. Lanting et al. Phys. Rev. X, Vol.4. 021041, 2014
Entanglement in a Quantum Annealing Processor
https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.4.021041
https://www.researchgate.net/publication/259743373_Entanglement_in_a_Quantum_Annealing_Processor
[6] M. W. Johnson et al. Nature, Vol. 473, p.194, 2011
Quantum annealing with manufactured spins.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21562559
https://convexoptimization.com/TOOLS/manufacturedspins.pdf

[7] S. Boil, T. Albas, F. M. Spedalieri, N. Chancellor, And D. A. Lidar. Nature Commun., Vol. 4, p.2067, 2013
Experimental signature of programmable quantum annealing
https://www.nature.com/articles/ncomms3067
https://www.researchgate.net/publication/243967652_Experimental_sigNature_of_programmable_quantum_annealing
[8] S. Boixo, T. F. Rønnow, S.V. Isako, Z. Wang. D. Wecker, D.A. Lidar, J. M. Martinis, And M. Troyes. Nature Phys., Vol. 10, p.218, 2014
Evidence for quantum annealing with more than one hundred qubits
https://www.nature.com/articles/nphys2900
 
[9] S. Boixo, V. N. Smelyanskiy, A. Shabani, S. V. Isakov, M. Dykman, V. S. Denchev, M. H. Amin, A. Y. Smirnov, M. Mohseni, and H. Neven. Nature Commun., Vol.7 p.10327, 2016
Computational Role of Multiqubit Tunneling in a Quantum Annealer
https://arxiv.org/abs/1502.05754

[10] 西森秀稔, スピングラス理論と情報統計学, 岩波書店, 1999
https://www.amazon.co.jp/dp/4007303657/
[11] W. Lechner, P. Hauke, and P. Zoller, Science Advances, Vol.1. e1500838, 2015
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4646830/
A quantum annealing architecture with all-to-all connectivity from local interactions

[12] F. Pastawski and J. Preskill, Phys. Rev. A. Vol.93, 052325, 2016
Error correction for encoded quantum annealing
https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.93.052325
https://arxiv.org/abs/1511.00004
[13] L. M. Sieberere and W. Lechner. arXiv:1708.02533, Programmable superpositions of Ising configurations https://arxiv.org/pdf/1708.02533.pdf
[14] V. Choi. Quant. Inf. Proc., Vol.10 p.343, 2011
Minor-embedding in adiabatic quantum computation: II. Minor-universal graph design
https://arxiv.org/abs/1001.3116
[15] T. Boothby, A. D. King, and A. Roy. Quant. Inf. Proc., Vol.15 p.495, 2016
Fast clique minor generation in Chimera qubit connectivity graphs
https://link.springer.com/article/10.1007/s11128-015-1150-6
https://www.researchgate.net/publication/280221097_Fast_clique_minor_generation_in_Chimera_qubit_connectivity_graphs
[16] A. Rocchetto, S. C. Benjamin, and Y. Li. Science Adv., Vol.2, e1601246, 2016
Stabilizers as a design tool for new forms of the Lechner-Hauke-Zoller annealer
https://advances.sciencemag.org/content/2/10/e1601246
https://arxiv.org/abs/1603.08554

[17] T. Albas, W. Vinci, and D. A. Lidar. Phys. Rev. A, Vol.94, 022327, 2016, Simulated-quantum-annealing comparison between all-to-all connectivity schemes
https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.94.022327
(v.2) Simulated Quantum Annealing with Two All-to-All Connectivity Schemes
https://arxiv.org/abs/1603.03755
[18] A. Zaribafiyan, D. J. J. Marchand, and S. S. Change Rezaei. Quantum Inf. Proc., Vol.16, p.1, 2017
https://link.springer.com/journal/11128/16/1
Zaribafiyan A, Marchand D J J and Changiz Rezaei S S 2017 Quantum Information Processing
16 1–26 ISSN 15700755

[19] M. Mozart and A. Montanari. Information, Physics, and Computation. Oxford University Press, 2009
https://www.amazon.co.jp/dp/019857083X
[20] A. Ben-Dor, R. Shamir, and Z. Yakhimi, J. Comp. Bio., Vol.6, p.281, 1999
[21] R. Das and S. Saha. In IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC), p.3124, 2016
[22] M. B. Gorzalczany, F. Rudzinski, and J. Pieknoszewski. In IEEE International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN), p.36666, 2016
[23] L. Marisa et al. PLOS Med.< Vol.10, p.1, 2013
[24] S. Mudambi. Industrial Marketing Management, Vol.32, p.525, 2002
[25] K. Y. Chan, C. K. Kong, and B. Q. Hu. App. Soft Comp, Vol.12, p1371, 2012
[26] V. Kumar, G. Bass, C. Tomlin, and J. Duly III. Quantum Inf. Proc. Vol.17, 39, 2017
https://arxiv.org/pdf/1708.05753.pdf

[27] 西森秀稔,相転移・臨界現象の統計物理学, 培風館, 2005
https://www.amazon.co.jp/dp/456302435X/

[28] 高橋和孝, 西森秀稔,相転移・臨界現象とくりこみ群, 丸善出版, 2017
https://www.amazon.co.jp/dp/462130156X/

[29] Y. Seki and H. Nishimori. Phys. Rev. E, Vol.85, 051112, 2012
Quantum annealing with antiferromagnetic fluctuations
https://arxiv.org/pdf/1203.2418.pdf

[30] Y. Susa, J. F. Jadebeck, and H. Nishimori. Phys. Rev. A, Vol.95, 042321, 2017
https://arxiv.org/pdf/1612.08265.pdf

[31] J. Roland and N. Cerf. Phys. Rev. A, Vol.65, 042308, 2002
https://arxiv.org/pdf/quant-ph/0107015.pdf

[32] T. Jorg, F. Krzakala, J. Kurchan, A.C. Maggs, and J. Pujos. EPL, Vol.89, 40004, 2010
https://arxiv.org/pdf/0912.4865.pdf

[33] J. Du. L. Hu, Ya Wang, J. Wu. M. Zhao, and D. suter. Phys. Rev. Lett., Vol.101, 0060403, 2008
[34] S. Jansen, M.-B. Rusk, and R. Sieler. J. Math. Phys., Vol.48, 102111, 2007
[35] T. Albas and D. A. Lidar. Rev. Mod. Phys., Vol.90, 015002, 2018
[36] R. Somma, D. Nagaj, and M. Kieforova. Phys. Rev. Lett., Vol.109, 050501, 2012
[37] S. Muthukrishnan, T. Albas, and D. A. Lidar. Phys. Rev. X. Vol.6, 031010, 2016
[38] E. Crosson E. Far, C. Y.-Y. Lin, H. Lin, and P. Shor. arXiv:1401.7320, Different Strategies for Optimization Using the Quantum Adiabatic Algorithm
https://arxiv.org/pdf/1401.7320.pdf
[39] D. S. Steiger, T. F. Ronnie, and M. Troyes. Phys. Rev. Lett., Vol.115, 230501, 2015
[40] D. Herr, E. Brown, B. Heim, M. Kotz, G. Mazzola, and M. Troyer. arXiv:1705:00420, Optimizing Schedules for Quantum Annealing, https://arxiv.org/pdf/1705.00420.pdf
[41] J. Raymond, S. Yarkoni, and E. Andriyask. Front. ICT, Vol.3, p.23, 2016
[42] B. Damski and M. M> Rams. J. Phys. A. Vol.47, 025303, 2014
[43] S. Dusuel and J. Vidal. Phys. Rev. B. Vol.71, 224420, 2005
[44] V. Baptist and G. Semerjian. J. Stat. Mech., Vol.2012 P06007, 2011
[45] S. Matsuura, H. Nishimori, W. Vinci, T. Albash, and D. A Lidar. Phys. Rev. A, Vol.95, 022308, 2017
[46] A. P. Young, S. Knish, and V. N. Smelyanskiy. Phys. Rev. Left., Vol.104, 020502, 2010
[47] V. S. Denchev, S. Boil, S.V. Isako, N. Ding, R. Babyish, V. Smelyanskiy, J. Martinis, and H. Neven. Phys. Rev. X, Vol.6, 031015, 2016
[48] S. V. Isako, G. Mazzola, V.N. Smelyanskiy, Z. Jiang, S. Boixo, H. Neven, and M. Troyes. Phys. Rev. Lett., Vol.117, 180402, 2016
[49] Z. Jiang, V.N. Smelyanskiy, S.V. Isako, S. Boil, G. Mazzoda, M. Troyes, and H. Neven. Phys. Rev. A, Vol.95, 012322, 2017
[50] G. Mazzodia, V.N. Smelyanskiy, and M. Troyes. Phys. Rev. B, Vol.96, 134305, 2017
[51] G.G. Cabrera and R. Jullien. Phys. Rev. B, Vol.35, p.7061, 1987
[52] J. Tsuda, Y. Yamanaka, and H. Nishiiri. J. Phys. Soc. Jpn., Vol.82, 114004, 2013
[53] S. Morita and H. Nishimori. J. Phys. Soc. Jpn., Vol.76, 064002, 2007
[54] S. Morita and H. Nishimori. J. Math. Phys., Vol.49, 125210, 2008
[55] H. Rieger and N. Kawashima. Euro. Phys. J.B, Vol.9, p.233, 1999
[56] S. Morita and H. Nishimori. J. Phys. A, Vol.39, p.13903, 2006
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[58] M. Jarret, S.P. Jordan, and B. Lackey. Phys. Rev. A, Vol.94, 042318, 2016
[59] E. Andriyash and M.H. Amin. arXiv:1703.09277
Can quantum Monte Carlo simulate quantum annealing?
https://arxiv.org/abs/1703.09277

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[61] H. Nishimori and Y. Tonomura. J. Phys. Soc. Jpn., Vol.65, p.3780, 1996
[62] R. Barends et al. Nature, Vol.534, p.222, 2016
[63] S. Lloyd. Science, Vol.273, p.1073, 1996
[64] E. Farhi, J. Goldstone, S. Gutmann, and M. Sipper. arXiv:0001106
Quantum Computation by Adiabatic Evolution
https://arxiv.org/abs/quant-ph/0001106

[65] D. Aharonov, W. van Dam, J. Kempe, A. Landau, S. Lloyd, and O. Regev. SIAM J. Comp., Vol.37, p.166, 2007
[66] J. Biamonte and P. Love. Phys. Rev. A, Vol.78, 012352, 2008
[67] A. Yu. Kitten, A. H. Shen, and M. N. Vyalyi. Classical and Quantum Computation(Graduate Studies in Mathematics Vol.47) American Mathematical Society, 2002
[68] S. Brave, D.P.Di Vincenzo, R. Oliveira, and B.M. Tehran. Quantum Inf. Comput., Vol.8, p361, 2008
[69] B. Seance and H. Nishimori. J. Phys. A. Vol.45, 435301, 2012
[70] Y. Seoane and H. Nishimori. J. Phys. A, Vol.48, 335301, 2015
[71] H. Nishimori and K. Takada. Front. ICT, Vol.4, p.2, 2017
[72] M. Ozeki and A. Ichiki. Phys. Rev. E, Vol.92, 012105, 2015
[73] M. Suzuki. Prog. Theor. Phys., Vol.56, p.1454, 1976
[74] J. Zinn-Justin. Path Integrals in Quantum Mechanics Oxford University Press, 2005
[75] B. Heim, T.F. Ronnow, S.V. Isakov, and M. Troyes. Science, Vol.348, p.215, 2015
[76] M. Ozeki. Sci. Rep., Vol.7, p.41186, 2017
[77] 麻生貴之, 安田宗樹, 前田新一, 岡野原大輔, 久保田陽太郎, ボレカラダヌシカ, 深層学習, 近代科学社, 2015
https://www.amazon.co.jp/dp/476490487X/
[78] 岡谷貴之, 深層学習, 講談社, 2015
https://www.amazon.co.jp/dp/4061529021/
[79] D.P. King and J. Ba. In the 34d International Conference for Learning Representations(ICLR), 2015
[80] H. Robbins and S. Monno. Ann. Math. Statist., Vol.22, p.400, 1951
[81] 大関真之, 機械学習 ボルツマン機械学習から深層学習まで, オーム社, 2015
https://www.amazon.co.jp/dp/4274219984/
[82] D. Korenkevych, Y. Cue, Z. Bian. F. Chudak, W.G. Macready, J. Rolfe, and E. Andriyash. arXiv:1611.04528
Benchmarking Quantum Hardware for Training of Fully Visible Boltzmann Machines
https://arxiv.org/abs/1611.04528
[83] M.H. amin. Phys. Rev. A, Vol.92, 052323, 2015
[84] M. Benedetti, J. Realpe-Gomez, R. Biswas, and A. Perdomo-Ortiz. Phys. Rev. A, Vol.94, 022308, 2016
[85] A. Levit, D. Crawford, N. Ghadermarzy, J.S. Oberoi, E. Zahedinejad, and P. Ronagh. arXiv:1706.00074
Free energy-based reinforcement learning using a quantum processor
https://arxiv.org/abs/1706.00074
[86] G. E. Hinton. Neural Comp., Vol.14, p1771, 2002
[87] T. Tieleman. In Proceedings of the 23th International Conference on Machine Learning, p.1064. ACM, 2008
[88] S.H. Adachi and M.P. Henderson, arXiv:1510.06356
Application of Quantum Annealing to Training of Deep Neural Networks
https://arxiv.org/abs/1510.06356
[89] M. Benedetti, J. Realpe-Gomez, and A. Perdomo-Ortiz. arXiv:1708.09784
Quantum-assisted Helmholtz machines: A quantum-classical deep learning framework for industrial datasets in near-term devices
https://arxiv.org/abs/1708.09784
[90] G.E> Hinton, P. Dayan, B.J. Frey, and R. M. Neal. Science, Vol.268, p.1158, 1995
[91] H. Neven, V. S. Denchev, G. Rose, and W. G. Macready. arXiv:0811.0416. Training a Binary Classifier with the Quantum Adiabatic Algorithm
https://arxiv.org/pdf/0811.0416.pdf
Training a Binary Classifier with the Quantum Adiabatic Algorithm
[92] H. Neven, V. S. Denchev, G. Rose, and W. G. Macready. arXiv:0912.0779. Training a Large Scale Classifier with the Quantum Adiabatic Algorithm
https://arxiv.org/pdf/0912.0779.pdf
Training a Large Scale Classifier with the Quantum Adiabatic Algorithm
[93] E. Boyda, S. Basu, S. Ganguly, A. Michaelis, S. Mukhopadhyay, and R. Nemani. PLos ONE, Vol.12, e0172505, 2017
[94] D.D. Lee and H.S. Seeing. Nature, Vol.401, No.6775, p.788, 1999
[95] D. O'Malley, V.V. Vesselinov, B.S. Alexandria, and L.B. Alexandria. arXiv:1704.01605
Nonnegative/binary matrix factorization with a D-Wave quantum annealer
https://arxiv.org/abs/1704.01605
[96] M.H. Amin, E. Andriyash, J. Rolfe, B. Kulchytskyy, and R. Melko. arXiv:1601.02036
Quantum Boltzmann Machine
https://arxiv.org/abs/1601.02036
[97] S. Golden. Phys. Rev., VOl.137, p.B1127, 1965
[98] C. Thompson. J. Math. Phys., Vol.6, p.1812, 1965
[99] T. Albas and D.A. Lindar. arXiv:1705.07452
Demonstration of a scaling advantage for a quantum annealer over simulated annealing
https://arxiv.org/abs/1705.07452
[100] L. Arceci, S. Barbarino, R. Fazio, and G.E. Santoro. Phys. Rev. B, Vol96, 054301, 2017
[101] T.F. Ronnie, Z. Wang, J. Job, S. Boil, S.V> Isako, D. Wechker, J.M. Martinis, D.A. Lidar and M. Troyes. Science, Vol.345, p.420, 2014
[102] Y. Susa, Y. Yamashiro, M. Yamanmoto, and H. Nishimori J. Phys. Soc. Jan., Vol.87, 023002, 2018
[103] 田崎晴明, 統計力学I, II, 培風館, 2008
https://www.amazon.co.jp/dp/4563024376/
https://www.amazon.co.jp/dp/4563024325/
[104] チャールズ・キッテル, 熱物理学, 丸善, 1983
https://www.amazon.co.jp/dp/4621027271/

##読書会を進める上で追加させていただいた参考文献(URL確認中)

[201] H. Neven, V. S. Denchev, G. Rose, and W. G. Macready.
QBoost: Large Scale Classifier Training with Adiabatic Quantum Optimization, JMLR: Workshop and Conference Proceedings 25:333–348, 2012 Asian Conference on Machine Learning
http://proceedings.mlr.press/v25/neven12/neven12.pdf

#索引
索引の用語の略号のfull spell、日本語の用語の英語などを追記予定です。
また、索引に掲載されている用語とほぼ同等の用語は、最後に追記。

CD法 Contrastive Divergence https://en.wikipedia.org/wiki/Restricted_Boltzmann_machine
D-Waveマシン
pスピン模型
QBoost [91][92][201]
TTS(time to solution)
誤り訂正符号
アンサンブル学習
イジングスピン(Ising spin) Ernst Ising(人名)
イジング変数
イジング模型(Ising model)
埋め込み
学習係数
確率的勾配法
隠れ層
隠れ変数
重ね合わせ
可視層
可視変数
カルバック・ライブラー情報量
機械学習
擬似古典確率的
基底状態
ギブス・ボルツマン分布
キメラグラフ
強磁性的相互作用
局所磁場
組み合わせ最適化問題
クラスタリング
クロックレジスタ
グローバのアルゴリズム
限定された量子加速
勾配法
コスト関数
コヒーレンス時間
コンストラクティブ・ファヴァージェンス法
サイト(site: 格子点、場所)
最尤法
サンプリング
辞書学習
シミュレーテッド・アニーリング
充足可能性問題
縮退
シュレディンガー方程式
巡回セールスマン問題
詳細つり合い
深層学習
鈴木・とロッタ分解
スピングラス
制限ボルツマンマシン
生成モデル
遷移確率
相互作用
対数尤度関数
多体相互作用
断熱条件
秩序パラメータ
超伝導
超伝導量子ビット
適応勾配法
データベース探索問題
熱浴法
熱力学的極限
パウリ行列
反強磁性的相互作用
非断熱遷移
非負値制約行列分解
ブラケット
フラストレーション
分割問題
ペナルティ項
ボルツマン機械学習
マルコフ連鎖モンテカルロ法
密度行列
メタヒューリスティック
メトロポリス法
目的関数
横磁場イジング模型
量子アニーリングマシン
量子回路模型
量子ゲート模型
量子相転移
量子断熱計算
量子ボルツマン機械学習
量子モンテカルロ法

##索引候補
単に自分が知らない索引にない用語、略号のfull spellを並べただけ。

PCD法 (Persistent contrastive divergence) p.97
KL情報量(Kullback–Leibler divergence) p.97
https://en.wikipedia.org/wiki/Kullback–Leibler_divergence

###その他の略号
CPU: central processing unit
et al.et alii= E:and others, et aliae = E: and other
kW: Kilo Watt
MW Mega Watt
Nature Commun., Nature communications https://www.nature.com/ncomms/
Nature Phys., Nature Physics, https://www.nature.com/nphys/
p. page
Phys. Rev. A, PHYSICAL REVIEW A covering atomic, molecular, and optical physics and quantum information, https://journals.aps.org/pra/
Phys. Rev. E, PHYSICAL REVIEW E covering statistical, nonlinear, biological, and soft matter physics, https://journals.aps.org/pre/
Phys. Rev. Lett, PHYSICAL REVIEW LETTERS, https://journals.aps.org/prl/
Phys. Rev. X, PHYSICAL REVIEW X, https://journals.aps.org/prx/
Proc. Proceedings
Quant. Inf. Proc., Quantum Information Processing, https://link.springer.com/journal/volumesAndIssues/11128
TWh: Tera Watt hour
Vol. Volume

##参考資料 on Qiita

T-QARDの日々 量子コンピュータへのお勧めの入口
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb869e5f38ae354e6294

「量子アニーリングの基礎」の参考文献の参考文献
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b2fe08b5824c6c3c68d

「量子アニーリングの基礎」参考文献の参考文献を調べるためにしていること
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a9a412561caee3852d77

量子計算機 arXiv掲載 西森 秀稔 論文 参考文献一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63cd1c6cf7a07b0e9e6f

プログラムちょい替え(10)単語帳作成 dockerで(文字コード対応)量子計算機 arXiv掲載 西森 秀稔 論文(shell, awk)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/319672853519990cee42

amazon.co.jp Tatsuさんのコメントから

D-Wave Qubits Europe 2018年
https://www.dwavesys.com/qubits-europe-2018

D-Wave Qubits North America 
https://www.dwavesys.com/qubits-north-america-2018 

Quantum Annealing for Prime Factorization
Shuxian Jiang, Sabre Kais, Keith A. Britt, Alexander J. McCaskey, Travis S. Humble, 2018
https://www.dwavesys.com/sites/default/files/32_Thurs_AM_Purdue_Britt.pdf 

Boosting integer factoring performance via quantum annealing offsets
https://www.dwavesys.com/sites/default/files/14-1002A_B_tr_Boosting_integer_factorization_via_quantum_annealing_offsets.pdf

Partitioning Optimization Problems for Hybrid Classical/Quantum Execution
https://www.dwavesys.com/sites/default/files/partitioning_QUBOs_for_quantum_acceleration-2.pdf

THE QUANTUM SENSEI: DR. HIDETOSHI NISHIMORI DISCUSSES QUANTUM ANNEALING
https://superposition.com/2017/11/13/quantum-sensei-discussing-quantum-annealing-hidetoshi-nishimori/

Quantum-Spin-Glasses-Annealing-Computation
https://www.amazon.co.jp/dp/1107113199/

Adiabatic-Quantum-Computation-Annealing-Synthesis
https://www.amazon.co.jp/dp/1627055924/

##自己参照(self reference)
「量子アニーリングの基礎」を読む 第1日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2bc284faaf0f61278778

「量子アニーリングの基礎」を読む 第2日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/749043f4f8ae026ec5e5

量子コンピュータ:量子力学にたどり着くための三つの方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfc35e62c81a978cc2fc

プログラマが量子力学を勉強するときの7つの道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7061f62b3629eee395f2

文書履歴(document history)

ver. 0.01 初稿 20190616 朝
ver. 0.02 本、参考資料追記 20190616 午前
ver. 0.03 追記 20190616 午後
ver. 0.04 追記 20190616 夕
ver. 0.05 第2章の一部の日程変更 20190617 朝
ver. 0.06 参考文献追記 31まで 20190617 午前
ver. 0.07 参考資料追記 20190617 昼
ver. 0.08 参考文献追記 20190617 午後
ver. 0.09 略号 full spell追記 20190617 夕前
ver. 0.10 参考文献の参考文献URL追記 20190617 夕
ver. 0.11 自己参照 20190817
ver. 0.12 参考文献追記 20190818
ver. 0.13 参考文献追記 20190822

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