まえがき
第１章量子コンピューティングの基礎
１. １量子コンピュータの歴史
１. ２量子コンピュータの種類と開発状況
１. ３量子コンピューティングの基本要素
１. ３. １量子回路要素: 量子ビットの表記
１. ３. ２量子ビットの基本演算
１. ３. ３量子回路要素：量子ゲート
１. ３. ４量子回路要素：2 量子ビット以上量子ゲート
１. ３. ５量子回路要素：量子測定
１. ３. ６Python による量子回路の作成
１. ３. ７Python を用いた1 量子ビット量子回路コンピューティング
１. ３. ８2 量子ビット以上のPython 量子コンピューティング
１. ４量子アルゴリズム
１. ４. １量子加算アルゴリズム
１. ４. ２量子もつれと量子テレポーテーション
１. ４. ３量子もつれと EPRパラドックス（ ベルの不等式、CHSHの不等式）
１. ４. ４量子アルゴリズムの鍵：位相キックバック
１. ４. ５量子フーリエ変換アルゴリズムの実装
１. ４. ６量子位相推定アルゴリズムの実装
１. ４. ７Deutsch-Jozsa 量子アルゴリズムの実装
１. ４. ８グローバーのアルゴリズムの実装
まとめ
第２章機械学習と量子機械学習の導入
２. １機械学習の基本法則：バイアスとバリアンス
２. ２教師あり学習
２. ２. １回帰と分類
２. ２. ２学習モデルと代表的なアルゴリズム
２. ３教師なし学習−特徴抽出クラスタリング次元削減
２. ３. １次元削減とクラスタリングの等価性
２. ３. ２行列方式による次元削減手法：主成分分析
２. ３. ３競合学習クラスタリングによる次元削減
２. ４量子機械学習
２. ５NISQ 時代における量子機械学習
まとめ
第３章量子機械学習アルゴリズムⅠ
３. １情報エンコーディング
３. １. １基底エンコーディング
３. １. ２振幅エンコーディング
３. １. ３テンソル積エンコーディング
３. ２量子特徴マッピング
３. ２. １量子カーネルの導入
３. ２. ２SWAP テストを用いた量子カーネル回路
３. ２. ３データエンコード回路を利用した量子カーネル回路
３. ３Harrow-Hassidim-Lloyd（ HHL） アルゴリズム
３. ４量子状態ベクトル距離計算
３. ５ハイブリッド型量子k-means クラスタリング手法
３. ６量子カーネルSVM 法
３. ７量子回路学習アルゴリズムの実装と応用例
まとめ
第４章量子機械学習アルゴリズムⅡ
４.１変分量子固有値ソルバー（ VQE） の実装と応用例
４.２量子近似最適化アルゴリズム（ QAOA） の実装と応用例
４. ３AI 駆動型量子回路自動設計
４. ３. １量子回路設計のQOMDP 手法の概要
４. ３. ２GHZ 状態生成
まとめ
付録
Ａ量子回路課題の解答
ＢGoogle Colab でのQiskit のインストール方法および実行手順
Ｃ式(1.65) の証明
Ｄ式(1.74) の証明
Ｅ有限差分法 185
Ｆ同時摂動最適化法（ SPSA）
Ｇ量子部分観測マルコフ決定過程手法（ QOMDP）
Ｇ. １クラウス行列
Ｇ. ２QOMDP
Ｇ. ３QOMDP におけるプランニングアルゴリズム
Ｇ. ３. １価値関数
Ｇ. ３. ２プランニングアルゴリズム
Ｇ. ３. ３方策
索引
著者紹介