私のバックグラウンドは量子コンピューティングを始めるのに十分ですか？

私は電気工学の1年生です。将来は量子コンピューティングと量子AIを研究し、量子コンピューターの構築にも取り組んでいきたいです。

Strangの「線形代数入門」を 2回、Axlerの「線形代数を正しく実行」を完了しました。MIT OCW 6.041確率コースを終了しました。微積分1、2、3と微分方程式を知っています。

2つの質問があります。

1. 私のバックグラウンドは量子コンピューティングを学ぶのに十分ですか？
2. どこから始めればよいですか/どの資料を提案しますか？

私は現在、早期アクセスのPythonとQ＃を使用したLearn Quantum Computingというテキストに取り組んでいます。これは、量子コンピューターのプログラミング方法を学び、量子コンピューターが途中でどのように機能するかの基本を学びたい人を対象としています。一部の言語（Pythonは役立ちますが、実際には必要ありません）でのプログラミングと線形代数の基本（複数の行列とベクトルのようなもの）は、知識の前提条件のみです。私の共著者である@ chris-granadeと、この本に関連するフォーラムで現在何が出ているかについてのフィードバックを望んでいます。会議やポッドキャストなどに使用されている割引コードがあり、dmのhmuとyaの1つを見つけることができます！

私は間違いなくそれに行くと言うでしょう。私はあなたよりも経験と数学の知識がはるかに少ないですが、基本を学ぶことができました。確かに私の頭を越えるものはいくつかありますが、あなたはよく準備されていると思います。さらに研究が必要になる可能性がある分野の1つは、論理学と古典的なコンピュータサイエンスです。ある程度の基本的な知識であっても、ここに知識があると間違いなく役立ちます。私はChris BernhardtのQuantum Computing for Everyoneから始めました。これは単純すぎるかもしれませんが、私は良いエントリーポイントを与えてくれました。

結局、一番大事なのはあなたの興味と熱意だと思いますので、興味のある方は追求してみてください！

私はまた、いつか量子コンピューティングのキャリアを始めたいと思っている学部生でもあります。私は約1年前にこのテーマに興味を持った物理学の学生であり、これらは私が基礎を築くのに役立ついくつかのことです。

背景の点では、線形代数は主題の基本を理解するために不可欠な唯一のコースです。その理由は、特定のベクトル（状態と呼ばれる）に作用する一連の行列（ゲートと呼ばれる）として計算を簡略化できるためです。量子力学のコースは、量子コンピューティングのより高度な研究と多くのアプリケーションに必要ですが、そのようなコースなしで基本を学び始めることができます。

リソースに関しては、最初の紹介では教科書よりも軽いものから始めることをお勧めします。私は非常に、特に「量子コンピューティングの概念」の記事が見つけ、マイクロソフトQ＃サポートドキュメントをお勧めしますここに。プログラミングを始めようとしている場合、C＃や関数型プログラミング言語の背景がないと、Q＃を学ぶのが非常に難しいため、Q＃を始めるのに適切な言語ではない可能性があります。これは言語に反することではありませんが、C＃を使用したことがなく、関数型プログラミングコースの前に言語固有のドキュメントを読むのに苦労したため、私にとっては困難でした。私は個人的にPythonで多くのトレーニングを受けているため、GoogleのCirqやIBMのQiskitなどの言語のほうが自然な選択でした。

基本に関するこれらの記事をいくつか読んだら、そのときに私は教科書を選びます。この話題について最も高く評価されている本の1つである"Mike and Ike"（Michael NielsenとIsaac Chuangによる量子計算と量子情報）については既に言及されています。もう1つお伝えしたいのは、量子コンピュータサイエンス： N.デビッドマーミンによる紹介です。量子力学のバックグラウンドがなくても、少なくともいくつかの章では、かなりアクセスしやすくなっています。誰にでもぴったりの本はないので、何冊か試してみて、自分にとって意味のあるものを見てください。

私の最後のアドバイスは、特に難しいトピックを案内するのに役立つ資料を教わる友人や教授を見つけることです。あなたの学歴を通して覚えておくべきことは、数学と関連分野がガイドでより良いということです。

幸運を！

量子コンピューティングの基本理論を理解することは手の届くところにあるべきです。線形代数を理解していれば、数学はつまずきの妨げにはなりません。量子力学もそうであってはなりません。その機械の一部を活用する必要はありますが、始めるために深い理解は必要ありません。ほとんどの入門用QCリソースは、重ね合わせ、測定、ユニタリー演算子、およびエンタングルメントの概念の本質的なアイデアを構築します。

量子コンピュータのエンジニアリングは別の話です。あなたがそれをしたいなら、あなたは適切な量子力学についてもっと多くを知る必要があるでしょう。しかし、量子コンピューティングの基本理論はまだ最初に来るべきです。

始めているなら、brilliant.org（brilliant.org/courses/quantum-computing、最初の章は無料です）をチェックしてください。完全な開示として、私は利用可能なQC学習オプションの状態に対する不満からこのコースを共同執筆しました。これは、量子ビットが何であるかを学ぶことから、今日の量子コンピューティングの実現（VQEのようなハイブリッドクラシック/量子アプローチ）までを導きます。

その過程で、量子ゲートを調査し、基本的な量子情報処理回路（テレポーテーションや超高密度コーディングなど）を構築し、量子高速化の明確な例を確認し、量子アルゴリズムの主要なクラスを理解します。あなたは数学を学びますが、コースに埋め込まれたシミュレーションされた量子コンピューターも持っているので、あなたは何が起こっているのかを内部化することができます。また、MicrosoftのQ＃言語で量子アルゴリズムをプログラミングする方法を学び、それを使用して量子化学の基本的なアプリケーションを構築します。

数学、プログラミング、量子物理学などについてよく知っているほど良いですが、この分野は関係者全員にとって新しいものです。私たちは常に学習しているので、大丈夫だと思います。そうは言っても、プログラミングスキルを開発し（Pythonはこの分野で広く使用されています）、IBM、リジェッティ、D-Waveなどの量子コンピューターを開発している企業がオンラインで提供しているものを読み始めることをお勧めします。それはあなたを始めるでしょう。幸運を。

MikeとIkeを読み始めるといいと思います。ハードコピーを購入します。演習を行ってください。これは論文を読むのに十分でしょう。さらに読むセクションでは、文献を入力するのに適した出発点を示します。

プログラミングの面では、Qutipが最適です。

また、基本を学ぶための非常に実践的なアプローチを提供するJack Hidaryの新しい本「Quantum Computing：An Applied Approach」を調べることもお勧めします。

はい。対象が学ぶための適性が必要です。量子物理学に基づいたコンピューティングを学びたいという切望があります。

コンピューティング技術の未来は量子であり、デジタルコンピューティングは過去のものとなり、すぐに0と1のダム技術として知られるようになります。

量子コンピューティングへの関心は、この主題を深く掘り下げるのに十分です。

量子コンピューティングに関する最新のジャーナルや研究活動をご覧ください。それでも、Springerの出版物は独学にも適しています。これらの本では、他にも多くの参考文献を得ることができました。

数冊の本の無料プレビューはオンラインで入手できます。

• 量子コンピューティングの探索（Williams、Colin P.）

• 量子コンピューティング（Hirvensalo、Mika）