量子アニーリングの基礎 西森 秀稔, 大関 真之, 共立出版, 2018
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
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
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[21] R. Das and S. Saha. In IEEE Congress on Evolutionary Computation(CEC), p.3124, 2016
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[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
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[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
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Quantum annealing with antiferromagnetic fluctuations
https://arxiv.org/pdf/1203.2418.pdf
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https://arxiv.org/pdf/1612.08265.pdf
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[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
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[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
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[53] S. Morita and H. Nishimori. J. Phys. Soc. Jpn., Vol.76, 064002, 2007
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Can quantum Monte Carlo simulate quantum annealing?
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[62] R. Barends et al. Nature, Vol.534, p.222, 2016
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[64] E. Farhi, J. Goldstone, S. Gutmann, and M. Sipper. arXiv:0001106
Quantum Computation by Adiabatic Evolution
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[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
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Benchmarking Quantum Hardware for Training of Fully Visible Boltzmann Machines
https://arxiv.org/abs/1611.04528
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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
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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
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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
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[97] S. Golden. Phys. Rev., VOl.137, p.B1127, 1965
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[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
ver. 0.14 ありがとう追記 20230521
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