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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この文章の目的 量子計算機に対する期待が高まる一方、虚実入り混じった情報がインターネット等に溢れており、長期的に量子計算機に対する信頼を揺るがしかねないと感じています。 ある程度理解されている方はそういった情報に惑わされないかもしれませんが、一般の方にとっては何が正しいのか分からないのが現状です。 そこで、量子計算機の話題に触れる際に前提として知っておいた方が良いことを、いくつか挙げました。 一般の方が量子計算機に関する話を見かけたときに、おかしな話に惑わされる頻度が減れば幸いです。 内容に誤りなどがあれば、ご連絡頂けると助かります。

デバイスによって利用可能時間が異なるため、注意してください。 次のページに説明がありますが、ライブラリ(Amazon Braket SDK)側で適切なリージョンを判断して送信するため、リージョンはあまり気にしなくてよいです。 https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-regions.html デバイス(量子コンピュータの実機)についての説明 この記事では、Rigettiのデバイスを利用します。 「Devices」の画面から「Rigetti」をクリックします。 Rigettiのデバイスの説明やキャリブレーション情報を記載した画面が表示されます。 概要 利用可能なリージョン、デバイスのarnなどの情報が書いてあります。 デバイスのトポロジー情報 重要な情報なのですが、はじめて実行するときは気にしなくてよいです

量子コンピュータに興味はあるけれど、どの書籍から順に学べば良いか分からない人も多いと思います。 そこで、日本語の量子コンピュータ書籍のうち代表的なものについて、レベル感を紹介します。 後半は、レベルに隙間がある問題と、それを埋める本の紹介(宣伝)です。 この記事は2019年8月時点の状況に基づいて記述しました。 また、書籍についてのみ触れており、Webコンテンツは対象外としています。 日本語の量子コンピュータ書籍のレベル感 「日本語の書籍で量子コンピュータを学ぶ」を前提としたとき、どの書籍から学べば良いのでしょうか？ もちろん、人によって目的・知識も違うため、最適解は異なります。 ただ、参考になる方も多いと思われるため、日本語の量子コンピュータ書籍のレベル感をまとめてみました。 これがすべての書籍ではありませんが、ある程度傾向を表しているかと思います。 ご自身のレベルにあった書籍から始めて

こんにちは。@snuffkin と言います。 これは、「数学とコンピュータ Advent Calendar 2017」の17日目の記事です。 20兆円がかかった数学の問題 「数学って何の役に立つの？」 良く聞く言葉だと思います。 これには、いろいろな回答ができると思いますが、数学の問題を解いて懸賞金がもらえると言われたらどうでしょうか？ 少し興味が湧きませんか。 数学の世界には、100万ドル(約1億円)の懸賞金がかかった問題がいくつかあります。 それが、 ミレニアム懸賞問題 と呼ばれているものです。 この中の問題を解くと、クレイ数学研究所という機関から100万ドルがもらえます。 100万ドルってすごいと思うのですが、実はもっとすごい問題があります。 なんと、20兆円(時価)がかかった問題があるんです。 それが、楕円曲線離散対数問題(Elliptic Curve Discrete Logar

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圏論は第二次世界大戦中にアメリカの数学者Samuel EilenbergとSaunders MacLaneによって構築されました。 当初は純粋数学の一理論でしたが、現在ではプログラミングやデータベース等、様々な分野に応用されるようになっています。 ここまで大きく広がった圏論ですが、そもそもどのような動機で生まれたのか、生まれる過程でどのような思考があったのでしょうか？ この記事では、EilenbergとMacLaneによる人類初の圏論の論文[Nat]をひもとき、圏論が生まれる様子を見ようと思います。 はじめての圏論 まずは、人類初の圏論の論文を探す事から始めましょう。 このヒントはMacLaneによる圏論のバイブル[Cat]の参考文献にあると考え、調べてみました。 この本の参考文献にあるEilenbergとMacLaneの論文の中で最も古いものを見ると、1942年に書かれた論文[Gro]と

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Topological Data Analysis(TDA、位相的データ解析)に関する参考文献集です。 2016年3月現在、日本語で読む事ができる文献はそれほど多くありませんが、英語であれば豊富な文献があります。 サーベイ Barcodes: The Persistent Topology of Data R. Ghristさんによるサーベイ。(2008) Persistent Homology — a Survey H. Edelsbrunnerさん、J. Harerさんによるサーベイ。(2008) Topology and Data

背景 機械学習の手法のひとつであるクラスタリングは、データの特徴により分類を行います。クラスタリングには様々な手法がありますが、その多くは距離関数を利用して有限個の点を分類します。 昨今、IT業界で機械学習がブームになっていますが、クラスタリング手法の能力について、理論的な視点からあまり言及されていないのではないかと思います(あくまでも、IT業界内の話)。利用している手法で「できること」だけでなく、「できないこと」をハッキリさせるのも重要なことだと思います。実際、Kleinbergさんの論文1などで、クラスタリングの能力・定式化について研究されています。 Kleinbergさんの論文1では、クラスタリングの特徴の中からスケール不変性、豊富性、一貫性を取り上げ、3種すべてを満たすクラスタリングは存在しない、という定理が示されています。これを**クラスタリングの不可能性定理(Impossibi