量子コンピュータとは？わかりやすく解説

量子コンピュータ （りょうしコンピュータ、英: quantum computer）は量子力学の原理を計算に応用したコンピュータ^[1]。古典的なコンピュータで解くには複雑すぎる問題を、量子力学の法則を利用して解くコンピュータのこと^[2]。量子計算機とも。極微細な素粒子の世界で見られる状態である重ね合わせや量子もつれなどを利用して、従来の電子回路などでは不可能な超並列的な処理を行うことができる^[1]と考えられている。マヨラナ粒子を量子ビットとして用いる形式に優位性がある。

概説

2022年時点でおよそ数十社が量子コンピュータ関連の開発競争に加わっており、主な企業としては、IBM (IBM Quantum)、Google Quantum AI、Microsoft、Intel、AWS Braket、Atos Quantumなどが挙げられる^[3]。

研究成果の年表については、英語版のen:Timeline_of_quantum_computing_and_communicationを参照のこと。

実際に制作された量子プロセッサの一例（チャルマース工科大学のthe Nanofabrication Laboratoryが2017年5月に制作したもの）

1959年、アメリカの物理学者リチャード・P・ファインマンが量子力学の仕組みを計算に持ち込み、1980年、アルゴンヌ国立研究所のポール・ベニオフ（英語版）により、理論上量子コンピュータ（チューリングマシン）を開発することは可能であるとした。2011年、カナダのD-Wave Systemsより、量子アニーリングを用いた世界初の商用量子コンピュータ「D-Wave One」を発表。2019年、IBM Quantum社からは、量子ハードウェア「IBM Q System One」を発表^[2]^[4]。数千人の開発者がそれを利用できる状態になっている^[2]。IBM Quantumは量子プロセッサを定期的に配布している^[2]。

量子計算を「量子ゲート」を用いて行う方式のものについての研究がいまは最もさかんであるが、他の方式についても研究・開発は行われている。

いわゆる電気回路による従来の通常の2値方式のデジタルコンピュータ（以下「古典コンピュータ」）^{[注 1]}の素子は、情報について、なんらかの手段により「0か1」のような排他的な2値のいずれかの状態だけを持つ「ビット」（古典ビット）により扱う。それに対して量子コンピュータは、「量子ビット」 (英: qubit; quantum bit、キュービット) により、量子状態の重ね合わせ（量子波動関数）によって情報を扱う。ここで言う重ね合わせとは「0,1,重なった値」という第三の値と言う意味ではなく、両方の値を一定の確率で持っており、観測時にどちらかに確定すると言うものである。

n量子ビットがあれば $2^{n}$

BQPと他の計算複雑性クラスとの間に予想される関係^[83]

量子コンピュータは容易に古典コンピュータをエミュレートすることが可能であるため、古典コンピュータで速く解ける問題（汎用問題）は、量子コンピュータでも同程度以上に速く解くことができる。よって汎用問題について、量子コンピュータは古典コンピュータ「以上」に強力な計算速度を持つ。ただし、同程度は可能だとしても、「より大きい」かどうかはよくわかっていない。

量子コンピュータに関係する複雑性クラスにBQPがありBQPはPを包含する。BQPとNPの関係は明確ではないが、BQPとNPは包含関係にないだろうと考えられている。

実際

Googleは量子ゲートマシンの高速性が2017年末までに実証されると予想した^[84]。古典コンピューターよりも実際の量子ゲートマシンの方が高速に解ける問題が存在することを、量子超越性と呼び、このような問題の探索が続けられている。2019年10月23日、Googleは、ランダムに作った量子回路の出力結果を推定すると言う問題で、量子超越性を実証したと発表した^[85]。

量子ゲートマシン上で素因数分解を行うショアのアルゴリズムは、2001年にIBMが世界で初めて15(=3×5)の分解に成功した^[20]。2012年にブリストル大学が21(=3×7)の素因数分解を行い記録を更新したが^[86]、21を超える数の素因数分解に成功したという報告はない(2019年9月時点)。

量子コンピュータとしては、量子ゲート型以外に、D-Waveなどの量子アニーリングやその他いくつかのタイプが提案されている、量子イジングマシンはQUBO(制約のない二値二次式の最適化)(英語版)に特化した専用計算機と言える。

脚注

[脚注の使い方]

注釈

^ 一般的でない例としては、数は少ないが3状態の素子で動作するコンピュータや、多値論理の応用などとして研究されている。MLC NANDフラッシュのように実用例も一部にはある。
^ ニューヨーク州ヨークタウンハイツの研究所に存在する。

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外部リンク

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表話編歴量子力学
全般	序論（英語版）数学的定式化
背景	古典力学前期量子論量子論量子力学の歴史量子力学の年表
基本概念	量子状態波動関数重ね合わせ不確定性原理可観測量相補性二重性不確定性トンネル効果排他原理エーレンフェストの定理量子もつれデコヒーレンス
定式化	シュレーディンガー描像ハイゼンベルク描像相互作用描像波動力学行列力学経路積分 GNS表現
方程式	シュレーディンガー方程式ハイゼンベルク方程式パウリ方程式クライン＝ゴルドン方程式ディラック方程式
実験	二重スリット実験シュテルン＝ゲルラッハの実験デイヴィソン＝ガーマーの実験ベルの不等式の検証実験（英語版）ポパーの実験（英語版）シュレーディンガーの猫爆弾検査問題（英語版）量子消しゴム実験
解釈（英語版）	観測問題ボーム解釈無矛盾歴史コペンハーゲン解釈アンサンブル解釈隠れた変数理論多世界解釈客観的収縮（英語版）量子論理関係性量子力学 (RQM)（英語版）確率過程量子化交流解釈（英語版）フォン・ノイマン＝ウィグナー解釈
人物	ジョン・スチュワート・ベルデヴィッド・ボームニールス・ボーアマックス・ボルンサティエンドラ・ボースルイ・ド・ブロイポール・ディラックポール・エーレンフェストヒュー・エヴェレット3世リチャード・P・ファインマンヴェルナー・ハイゼンベルクパスクアル・ヨルダンヘンリク・アンソニー・クラマースジョン・フォン・ノイマンヴォルフガング・パウリマックス・プランクエルヴィン・シュレーディンガーアルノルト・ゾンマーフェルトヴィルヘルム・ヴィーンユージン・ウィグナー
関連項目	散乱理論相対論的量子力学場の量子論量子情報量子カオス量子コンピューター
カテゴリ

表話編歴量子コンピュータ
全般	量子コンピュータ量子力学
ハードウェア	超伝導イオントラップ型核磁気共鳴光子
アルゴリズム• プログラミング言語	量子プログラミング言語ドイッチュ・ジョサのアルゴリズムグローバーのアルゴリズムショアのアルゴリズム（英語版）
項目	量子ビット量子回路量子テレポーテーション量子暗号量子アニーリング量子状態量子もつれ量子超越性量子ウォーク量子情報
関連分野	量子情報科学情報工学
メーカー	IBM D-Wave Google
実機	九章
人物	ピーター・ショアロブ・グローバー（英語版）デイヴィッド・ドイッチュリチャード・ジョサ（英語版）
カテゴリ

典拠管理データベース
全般	FAST
国立図書館	スペインフランス BnF data ドイツイスラエルアメリカ日本チェコ


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量子コンピュータとは？わかりやすく解説

量子コンピュータ（りょうしこんぴゅーた）