はじめに

ユーティリティスケール量子コンピューティングへようこそ！

始める前に、この短いコース前アンケートにご回答ください。コンテンツの改善やユーザーエクスペリエンスの向上に役立てるために重要です。

このコースは、2024年に東京大学で開催されたライブコースをもとにしています。各レッスンは、講義で使用したPDFと計算ラボ演習で構成されています。ラボの内容がシンプルでワークフローを示すだけのものもあり、詳細な説明は付属のPDFに記載されています。一方、詳細な説明と数学的な動機づけを含む充実したラボもあります。

レッスン2〜6では、グローバーのアルゴリズムや量子位相推定などの有名なアルゴリズムを扱います。これらは量子コンピューティングの潜在的な能力を理解する上で間違いなく重要ですが、私たちが目指すユーティリティスケールの計算とは主に周辺的な関係にあります。量子コンピューティングが初めての方は、ぜひこれらのレッスンに取り組んでください。量子コンピューティングに豊富な経験をお持ちの方には、これらのレッスンで扱うユーティリティスケール計算に固有の新しい内容は含まれていません。

レッスン7〜8では、量子シミュレーションと古典シミュレーションを復習します。古典シミュレーションのレッスンは東京大学の川瀬義明教授によって執筆されており、GitHubで外部公開されています。

レッスン9では、現代の量子コンピューティングハードウェアに焦点を当てます。

レッスン10以降では、ユーティリティスケール計算の文脈で特に重要なトピックを扱います。このスケールで良い結果を得るためには、回路の最適化（レッスン10）とエラーの緩和（レッスン11）の理解が不可欠です。ユーティリティスケールの計算自体はレッスン12から始まり、レッスン14で完結します。

各レッスンの冒頭には必要なQPU時間の誠実な見積もりが示されていますが、実際の計算時間は若干異なる場合があります。このコースにはクイズやバッジはありません。

これらの教材が、有用な量子コンピューティングの実現に向けて、皆さんや学生の方々のお役に立てることを願っています。

入門講義のPDFをダウンロードしてください。なお、すべてのPDFを通じて、一部のコードスニペットは静的な画像であるため、非推奨となっている場合があります。