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量子コンピューティングとは?

量子力学を用いて計算を専用のハードウェア上で実行することです。

量子コンピューティングの概要

量子コンピューティングを明確に理解するには、まず、鍵となる用語の定義を明確にする必要があります。

量子とは?

"量子コンピューティング" の量子とは、システムが出力を計算するのに使用される量子力学を指します。物理学では、量子とは不連続な値を取る任意の物理特性の最小単位です。この用語が通常表すものは、原子または亜原子粒子、たとえば電子 (エレクトロン)、中性微子 (ニュートリノ)、光子 (フォトン) の特性です。

量子ビットとは?

量子ビットとは、量子コンピューティングにおける情報の基本単位です。量子ビットが量子コンピューティングで果たす役割は、古典コンピューティングにおけるビットに似ていますが、両者の振る舞いは大きく異なります。古典ビットはバイナリであり、保持できる位置は 0 または 1 だけですが、量子ビットは取り得る状態すべての重ね合わせを保持できます。

量子コンピューティングとは?

量子コンピューターは、量子物理学特有の振る舞い、たとえば重ね合わせ、もつれ、量子干渉をコンピューティングに応用します。これによって、新しい概念が従来型のプログラミング方法に導入されます。

重ね合わせ

重ね合わせにおいては、量子粒子は取り得る状態すべての結合です。この粒子は、観測されて測定されるまで変動します。バイナリ位置 (binary position) と重ね合わせ (superposition) の違いは、コインにたとえると理解しやすいでしょう。古典ビットを測定するには、コインを投げて表か裏かを判定します。しかし、仮に 1 個のコインを見たときに表と裏の両方が同時に見え、さらに表と裏の間のすべての状態も見ることができるとすれば、そのコインは重ね合わせであることになります。

もつれ

もつれ (エンタングルメント) とは、量子粒子どうしが自身の測定結果を相互に関連付けできることです。複数の量子ビットがもつれの状態にあるときは、これらの量子ビットが 1 つの系を形成して互いに影響を及ぼします。ある量子ビットの測定値を使用して、他の量子ビットについての結論を引き出すことができます。系に量子ビットを追加してもつれ状態にすることによって、量子コンピューターが計算できる情報の量は指数関数的に増大し、より複雑な問題を解決できるようになります。

量子干渉

量子干渉とは、重ね合わせに起因する、量子ビットの本質的な振る舞いであり、量子ビットがどちらかの方向に収縮する確率に影響を及ぼすものです。量子コンピューターは、干渉を可能な限り減らして最も正確な結果が得られるように設計および構築されます。このために、Microsoft はトポロジカル量子ビットを使用しています。この量子ビットの安定性を高めるために、量子ビットの構造を操作するとともに化合物で囲んで外部の干渉から保護しています。

量子コンピューティングのしくみとは?

量子コンピューターの主要部分は次の 3 つです。

  • 量子ビットを収容する領域
  • 信号を量子ビットに転送する方法
  • プログラムを実行して命令を送るための古典コンピューター

量子ビットの格納方法の中には、量子ビットを収容するユニットの温度を絶対零度をわずかに超える程度に保つものがあり、コヒーレンスの最大化と干渉の低減を図っています。その他の種類の量子ビット収容法では、真空櫓が使用されており、振動を最小限に抑えて量子ビットを安定させるのに役立っています。

信号を量子ビットに送信する方法は、マイクロ波、レーザー、電圧など、さまざまなものがあります。

量子コンピューターの用途と応用分野

量子コンピューターは何でも古典コンピューターより速くできるわけではありませんが、いくつかの分野では量子コンピューターが大きなインパクトを与えられる可能性があります。

量子シミュレーション

量子コンピューターは、他の量子系のモデル化に関してきわめて優れていますが、その理由は量子現象が計算に使用されているからです。つまり、古典コンピューターでは過負荷となるような系の複雑さとあいまいさも、量子コンピューターは処理できるということです。モデル化可能な量子系の例としては、光合成、超伝導、複雑な分子形成があります。

暗号

古典的な暗号法、たとえばデータ伝送のセキュリティ保護に広く使われている RSA (Rivest–Shamir–Adleman) アルゴリズムは、問題の困難性 (イントラクタブル性) に依存しています。たとえば、素因数分解や離散対数です。このような問題の多くは、量子コンピューターを使用すると効率的に解くことができます。

最適化

最適化とは、ある問題を解くにあたり、その所望の結果と制約をふまえて最適な解を見つけるプロセスです。科学と産業では、重要な意思決定の基準となる要因としてコスト、品質、生産時間などがありますが、どれも最適化が可能です。量子インスパイアード最適化アルゴリズムを古典コンピューター上で実行することによって、以前は不可能だった解を見つけることができます。このことは、交通の流れ、飛行機のゲート割り当て、荷物配送、エネルギー貯蔵などの複雑系をより良く管理する方法を見つけるのに役立ちます。

量子機械学習

古典コンピューター上の機械学習は、科学とビジネスの世界に変革をもたらしています。しかし、機械学習モデルのトレーニングには、高額の計算コストがつきものであり、この分野の発展が阻害されています。この分野での進歩をスピードアップするために、Microsoft は機械学習の高速化を可能にする量子ソフトウェアを考案して実装する方法を探求しています。

検索

1996 年に開発された量子アルゴリズムによって、非構造化データ検索の求解が大幅に高速化され、どの古典アルゴリズムよりも少ないステップで検索を実行できるようになりました。

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