打開量子世界之門，讓複雜問題迎刃而解！
打開本書，讓看似遙遠的量子電腦變得直觀又親切。
你將發現量子運算並非遙不可及，
而是人人都能理解、參與、並用於創新未來的強大工具！
在網路上搜尋過「量子電腦」的資訊，卻總覺得複雜艱澀。又或者好奇量子電腦究竟和我們手上的傳統電腦有何不同？本書正是為這樣的你而寫！
以高中數學為基礎、由淺入深、圖解豐富的量子運算入門指南！
全面揭示兩大主流量子電腦架構
本書首先從量子運算的基礎概念著手，介紹「閘型量子電腦」與「退火型量子電腦」兩種主要架構的原理、發展與現狀，並特別聚焦於現今最具實用價值、可用於解決龐大組合最佳化問題的「易辛機」。
用實例打破抽象，逐步拆解問題
作者擅長用生活化或經典案例帶領讀者深入從「最大割問題」如何分組讓人際衝突最小化，到「背包問題」「圖著色」「旅行推銷員路線」等典型最佳化難題，一步步教你如何解開經典題型的答案。
機器學習新路徑，展現量子時代潛力
例如如何利用QBoost結合弱判別器，提高影像辨識與資料分群的效率，並以手寫數字辨識為例，具體解析機器學習與易辛機的結合模式，讓讀者不只停留於理論，還能體會量子計算如何實際影響AI發展。
未來展望與技術趨勢，一書盡覽
詳細分析量子電腦產業的最新進展、易辛機與閘型量子電腦的瓶頸與突破、如何實現大規模、低錯誤率的容錯型量子計算，以及自動化工具帶來的便捷新革命。即使是初學者，也能藉由本書架構，了解從數學建模、公式化到參數調整等真實運用流程，掌握未來科技趨勢的關鍵脈動。
★★★國立臺灣大學物理系 管希聖教授審訂★★★
打開本書，讓看似遙遠的量子電腦變得直觀又親切。
你將發現量子運算並非遙不可及，
而是人人都能理解、參與、並用於創新未來的強大工具！
在網路上搜尋過「量子電腦」的資訊，卻總覺得複雜艱澀。又或者好奇量子電腦究竟和我們手上的傳統電腦有何不同？本書正是為這樣的你而寫！
以高中數學為基礎、由淺入深、圖解豐富的量子運算入門指南！
全面揭示兩大主流量子電腦架構
本書首先從量子運算的基礎概念著手，介紹「閘型量子電腦」與「退火型量子電腦」兩種主要架構的原理、發展與現狀，並特別聚焦於現今最具實用價值、可用於解決龐大組合最佳化問題的「易辛機」。
用實例打破抽象，逐步拆解問題
作者擅長用生活化或經典案例帶領讀者深入從「最大割問題」如何分組讓人際衝突最小化，到「背包問題」「圖著色」「旅行推銷員路線」等典型最佳化難題，一步步教你如何解開經典題型的答案。
機器學習新路徑，展現量子時代潛力
例如如何利用QBoost結合弱判別器，提高影像辨識與資料分群的效率，並以手寫數字辨識為例，具體解析機器學習與易辛機的結合模式，讓讀者不只停留於理論，還能體會量子計算如何實際影響AI發展。
未來展望與技術趨勢，一書盡覽
詳細分析量子電腦產業的最新進展、易辛機與閘型量子電腦的瓶頸與突破、如何實現大規模、低錯誤率的容錯型量子計算，以及自動化工具帶來的便捷新革命。即使是初學者，也能藉由本書架構，了解從數學建模、公式化到參數調整等真實運用流程，掌握未來科技趨勢的關鍵脈動。
★★★國立臺灣大學物理系 管希聖教授審訂★★★
前言
Chapter1 量子演算的概要
1.1 什麼是量子運算？
1.2 量子演算的應用範例
1.3 不使用量子的量子演算
Chapter2 易辛機的機制
2.1 易辛機與易辛模型
2.2 易辛機的運算機制
2.3 能解決問題的必要事項
2.4 解題前的注意要點
Chapter3 用易辛機解題
3.1 最大割問題
3.2 影像雜訊除去法
3.3 圖著色問題
3.4 聚類分析
3.5 推銷員路線問題
3.6 背包問題
Chapter4 使用易辛機的機器學習
4.1 二元分類
4.2 矩陣分解
4.3 黑箱函式優化
Chapter5 閘型量子電腦
5.1 閘型量子電腦的演算機制
5.2 量子演算法
5.3 量子位元與操作方式
Chapter6 量子運算的今後
6.1 易辛機的進化
6.2 閘型量子電腦的發展
6.3 對量子演算的期待
附錄
附錄A 矩陣與向量
附錄B 黑箱函式優化的補充
附錄C 量子演算法的補充
給想要了解更多的人asnd 前言
Chapter1 量子演算的概要
1.1 什麼是量子運算？
1.2 量子演算的應用範例
1.3 不使用量子的量子演算
Chapter2 易辛機的機制
2.1 易辛機與易辛模型
2.2 易辛機的運算機制
2.3 能解決問題的必要事項
2.4 解題前的注意要點
Chapter3 用易辛機解題
3.1 最大割問題
3.2 影像雜訊除去法
3.3 圖著色問題
3.4 聚類分析
3.5 推銷員路線問題
3.6 背包問題
Chapter4 使用易辛機的機器學習
4.1 二元分類
4.2 矩陣分解
4.3 黑箱函式優化
Chapter5 閘型量子電腦
5.1 閘型量子電腦的演算機制
5.2 量子演算法
5.3 量子位元與操作方式
Chapter6 量子運算的今後
6.1 易辛機的進化
6.2 閘型量子電腦的發展
6.3 對量子演算的期待
附錄
附錄A 矩陣與向量
附錄B 黑箱函式優化的補充
附錄C 量子演算法的補充
給想要了解更多的人askw 前言
Chapter1 量子演算的概要
1.1 什麼是量子運算？
1.2 量子演算的應用範例
1.3 不使用量子的量子演算
Chapter2 易辛機的機制
2.1 易辛機與易辛模型
2.2 易辛機的運算機制
2.3 能解決問題的必要事項
2.4 解題前的注意要點
Chapter3 用易辛機解題
3.1 最大割問題
3.2 影像雜訊除去法
3.3 圖著色問題
3.4 聚類分析
3.5 推銷員路線問題
3.6 背包問題
Chapter4 使用易辛機的機器學習
4.1 二元分類
4.2 矩陣分解
4.3 黑箱函式優化
Chapter5 閘型量子電腦
5.1 閘型量子電腦的演算機制
5.2 量子演算法
5.3 量子位元與操作方式
Chapter6 量子運算的今後
6.1 易辛機的進化
6.2 閘型量子電腦的發展
6.3 對量子演算的期待
附錄
附錄A 矩陣與向量
附錄B 黑箱函式優化的補充
附錄C 量子演算法的補充
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Chapter1 量子演算的概要
1.1 什麼是量子運算？
1.2 量子演算的應用範例
1.3 不使用量子的量子演算
Chapter2 易辛機的機制
2.1 易辛機與易辛模型
2.2 易辛機的運算機制
2.3 能解決問題的必要事項
2.4 解題前的注意要點
Chapter3 用易辛機解題
3.1 最大割問題
3.2 影像雜訊除去法
3.3 圖著色問題
3.4 聚類分析
3.5 推銷員路線問題
3.6 背包問題
Chapter4 使用易辛機的機器學習
4.1 二元分類
4.2 矩陣分解
4.3 黑箱函式優化
Chapter5 閘型量子電腦
5.1 閘型量子電腦的演算機制
5.2 量子演算法
5.3 量子位元與操作方式
Chapter6 量子運算的今後
6.1 易辛機的進化
6.2 閘型量子電腦的發展
6.3 對量子演算的期待
附錄
附錄A 矩陣與向量
附錄B 黑箱函式優化的補充
附錄C 量子演算法的補充
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1.2 量子演算的應用範例
1.3 不使用量子的量子演算
Chapter2 易辛機的機制
2.1 易辛機與易辛模型
2.2 易辛機的運算機制
2.3 能解決問題的必要事項
2.4 解題前的注意要點
Chapter3 用易辛機解題
3.1 最大割問題
3.2 影像雜訊除去法
3.3 圖著色問題
3.4 聚類分析
3.5 推銷員路線問題
3.6 背包問題
Chapter4 使用易辛機的機器學習
4.1 二元分類
4.2 矩陣分解
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Chapter5 閘型量子電腦
5.1 閘型量子電腦的演算機制
5.2 量子演算法
5.3 量子位元與操作方式
Chapter6 量子運算的今後
6.1 易辛機的進化
6.2 閘型量子電腦的發展
6.3 對量子演算的期待
附錄
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附錄B 黑箱函式優化的補充
附錄C 量子演算法的補充
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Chapter1 量子演算的概要
1.1 什麼是量子運算？
1.2 量子演算的應用範例
1.3 不使用量子的量子演算
Chapter2 易辛機的機制
2.1 易辛機與易辛模型
2.2 易辛機的運算機制
2.3 能解決問題的必要事項
2.4 解題前的注意要點
Chapter3 用易辛機解題
3.1 最大割問題
3.2 影像雜訊除去法
3.3 圖著色問題
3.4 聚類分析
3.5 推銷員路線問題
3.6 背包問題
Chapter4 使用易辛機的機器學習
4.1 二元分類
4.2 矩陣分解
4.3 黑箱函式優化
Chapter5 閘型量子電腦
5.1 閘型量子電腦的演算機制
5.2 量子演算法
5.3 量子位元與操作方式
Chapter6 量子運算的今後
6.1 易辛機的進化
6.2 閘型量子電腦的發展
6.3 對量子演算的期待
附錄
附錄A 矩陣與向量
附錄B 黑箱函式優化的補充
附錄C 量子演算法的補充
給想要了解更多的人
工藤和惠
2000年 御茶水女子大學理學院物理學系畢業
2002年 御茶水女子大學人類文化研究科博士前期課程修畢
2005年 御茶水女子大學人類文化研究科博士後期課程修畢。博士（理學）
同 年 大阪市立大學研究所工學研究系 日本學術振興特別研究員（PD）
2008年 御茶水女子大學御茶大學院Academic Production特別助教
2012年 御茶水女子大學研究所人類文化創成科學研究科（理學部資訊科學科）副教授
現 在 御茶水女子大學基幹研究院自然科學系（理學部資訊科學科）副教授
東北大學研究所資訊科學研究科 副教授（交叉任職）
專業領域為統計物理學（尤其是量子自旋系）。
做為新的研究方法，對量子運算也感興趣。
2000年 御茶水女子大學理學院物理學系畢業
2002年 御茶水女子大學人類文化研究科博士前期課程修畢
2005年 御茶水女子大學人類文化研究科博士後期課程修畢。博士（理學）
同 年 大阪市立大學研究所工學研究系 日本學術振興特別研究員（PD）
2008年 御茶水女子大學御茶大學院Academic Production特別助教
2012年 御茶水女子大學研究所人類文化創成科學研究科（理學部資訊科學科）副教授
現 在 御茶水女子大學基幹研究院自然科學系（理學部資訊科學科）副教授
東北大學研究所資訊科學研究科 副教授（交叉任職）
專業領域為統計物理學（尤其是量子自旋系）。
做為新的研究方法，對量子運算也感興趣。
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