Microsoft、量子コンピュータ向けアプリの開発キットを公開 ～新言語「Q#」や量子コンピューティングシミュレータなど
Multiple Query Optimization on the D-Wave 2X Adiabatic Quantum Computer
The D-Wave adiabatic quantum annealer solves hard combinatorial optimization problems leveraging quantum physics. The newest version features over 1000 qubits and was released in August 2015. We were given access to such a machine, currently hosted at NASA Ames Research Center in California, to explore the potential for hard optimization problems that arise in the context of databases. In this pap
量子焼きなまし法 - Wikipedia
量子焼きなまし法（りょうしやきなましほう、英: quantum annealing、略称: QA、量子アニーリングともいう）は、量子ゆらぎを用いた過程によって、解候補（候補状態）の任意の集合から任意の目的関数の最小値（グローバルミニマム）を探す一般的方法である。 主に探索空間が多くのローカルミニマムを持ち離散的である問題（特に組合せ最適化問題）に対して用いられる（量子トンネリングを使用したスピングラスの基底状態の探索など）[1]。1994年にJ. D. Dollらによって現在とは別の形式が提案されていたが[2]、現在の形式は西森秀稔らによって1998年に考案されたものである[3]。 概説[編集] 量子焼きなまし法は、均等な重み付けを持つ全ての可能な状態（候補状態）の量子力学的重ね合わせから開始する。次に、系は物理系の自然な量子力学的発展である時間依存シュレーディンガー方程式に従って変化する
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2013年に米グーグルとNASA（米航空宇宙局）が共同設立した「量子人工知能研究所（Quantum Artificial Intelligence Lab）」 - QuAIL Home
Physicists extend quantum machine learning to infinite dimensions
