內容簡介

量子計算被譽為下一代程式設計範式。隨著一些量子計算平臺和模擬器向公眾開放，普通程式師也可以嘗試編寫量子計算程式，感受前沿科技的無窮魅力。

本書不會解釋晦澀的量子力學理論，而會採用直觀的圓形標記法描繪量子比特，並從實踐角度展示如何編寫有趣的量子計算程式。

通過《量子電腦程式設計：從入門到實踐》提供的線上實驗室網站，你可以動手運行書中的JavaScript示例代碼。全書分為四大部分，分別介紹量子電腦程式設計的核心概念、原語、應用和發展趨勢。你將瞭解量子隱形傳態、量子算數運算、量子傅裡葉變換和量子相位估計等知識，以及量子搜索、量子超採樣、量子機器學習等高級主題。

作者介紹

量子計算被譽為下一代程式設計範式。隨著一些量子計算平臺和模擬器向公眾開放，普通程式師也可以嘗試編寫量子計算程式，感受前沿科技的無窮魅力。

埃里克.R. 約翰斯頓（Eric R. Johnston）畢業於美國加州大學伯克利分校，他創造了量子計算模擬器QCEngine，目前在矽谷擔任高級量子工程師。

尼古拉斯.哈雷根（Nicholas Harrigan）是英國倫敦帝國理工學院博士，他在量子力學方面的研究工作勉強使他相信，當他不看月亮時，月亮仍在那裡。

梅塞德絲.希梅諾–塞戈維亞（Mercedes Gimeno-Segovia）從英國倫敦帝國理工學院取得博士學位後，加入了PsiQuantum公司，致力於設計通用量子電腦。

譯者簡介

鄭明智

從事醫療與前沿ICT技術結合的相關研發工作，密切關注人工智慧、量子計算等領域，另譯有《詳解深度學習》《圖解機器學習演算法》等技術書。
《量子電腦程式設計：從入門到實踐》不會解釋晦澀的量子力學理論，而會採用直觀的圓形標記法描繪量子比特，並從實踐角度展示如何編寫有趣的量子計算程式。

通過《量子電腦程式設計：從入門到實踐》提供的線上實驗室網站，你可以動手運行書中的JavaScript示例代碼。全書分為四大部分，分別介紹量子電腦程式設計的核心概念、原語、應用和發展趨勢。你將瞭解量子隱形傳態、量子算數運算、量子傅裡葉變換和量子相位估計等知識，以及量子搜索、量子超採樣、量子機器學習等高級主題。

譯者序 xi
前言 xiii
第1章　入門 1
1．1　所需背景 1
1．2　何謂QPU 2
1．3　動手實踐 3
1．4　原生QPU指令 6
1．4．1　模擬器的上限 7
1．4．2　硬體的上限 7
1．5　QPU與GPU的共同點 8

第2章　單個量子比特 11
2．1　物理量子比特概覽 12
2．2　圓形標記法 15
2．2．1　圓的大小 15
2．2．2　圓的旋轉 16
2．3　第一批QPU指令 17
2．3．1　QPU指令：NOT 17
2．3．2　QPU指令：HAD 18
2．3．3　QPU 指令：READ和WRITE 19
2．3．4　實踐：完全隨機的比特 20
2．3．5　QPU 指令：PHASE(θ) 23
2．3．6　QPU 指令：ROTX(θ) 和ROTY(θ) 23
2．4　複製：缺失的指令 24
2．5　組合QPU 指令 24
2．6　實踐：量子監聽檢測 27
2．7　小結 30

第3章　多個量子比特 31
3．1　多量子比特寄存器的圓形標記法 31
3．2　繪製多量子比特寄存器 34
3．3　多量子比特寄存器中的單量子比特運算 34
3．4　視覺化更多數量的量子比特 37
3．5　QPU 指令：CNOT 38
3．6　實踐：利用貝爾對實現共用隨機性 41
3．7　QPU 指令：CPHASE(θ) 和CZ 42
3．8　QPU 指令：CCNOT 45
3．9　QPU 指令：SWAP 和CSWAP 46
3．10　構造任意的條件運算 50
3．11　實踐：遠程控制隨機 53
3．12　小結 55

第4章　量子隱形傳態 56
4．1　動手嘗試 56
4．2　程式步驟 61
4．2．1　步驟1：創建糾纏對 61
4．2．2　步驟2：準備有效載荷 62
4．2．3　步驟3．1：將有效載荷連結到糾纏對 62
4．2．4　步驟3．2：將有效載荷置於疊加態 63
4．2．5　步驟3．3：讀取Alice 的兩個量子比特 64
4．2．6　步驟4：接收和轉換 64
4．2．7　步驟5：驗證結果 65
4．3　解釋結果 66
4．4　如何利用隱形傳態 67
4．5　著名的隱形傳態事故帶來的樂趣 67

第5章　量子算術與邏輯 71
5．1　奇怪的不同 71
5．2　QPU 中的算數運算 73
5．3　兩個量子整數相加 76
5．4　負整數 77
5．5　實踐：更複雜的數學運算 78
5．6　更多量子運算 79
5．6．1　量子條件執行 79
5．6．2　相位編碼結果 80
5．7　可逆性和臨時量子比特 82
5．8　反計算 84
5．9　QPU 中的邏輯運算 86
5．10　小結 88

第6章　振幅放大 89
6．1　實踐：在相位和強度之間相互轉換 89
6．2　振幅放大反覆運算 92
6．3　更多反覆運算？ 93
6．4　多個標記值 95
6．5　使用振幅放大 100
6．5．1　作為和估計的AA 與QFT 100
6．5．2　用AA 加速傳統演算法 100
6．6　QPU 內部 101
6．7　小結 103

第7章　量子傅裡葉變換 104
7．1　隱藏模式 104
7．2　QFT、DFT 和FFT 106
7．3　QPU 寄存器中的頻率 106
7．4　DFT 110
7．4．1　實數DFT 輸入與複數DFT 輸入 111
7．4．2　DFT 一切 113
7．5　使用QFT 117
7．6　QPU 內部 122
7．6．1　直觀理解 124
7．6．2　逐步運算 124
7．7　小結 128

第8章　量子相位估計 129
8．1　瞭解QPU 運算 129
8．2　本征相位揭示有用資訊 130
8．3　相位估計的作用 131
8．4　如何使用相位估計 132
8．4．1　輸入 132
8．4．2　輸出 134
8．5　使用細節 135
8．5．1　選擇輸出寄存器的大小 135
8．5．2　複雜度 136
8．5．3　條件運算 136
8．6　實踐中的相位估計 136
8．7　QPU 內部 137
8．7．1　直觀理解 138
8．7．2　逐步運算 139
8．8　小結 141

第9章　真實的資料 145
9．1　非整型數據 146
9．2　QRAM 147
9．3　向量的編碼 150
9．3．1　振幅編碼的局限性 153
9．3．2　振幅編碼和圓形標記法 154
9．4　矩陣的編碼 155
9．4．1　QPU運算如何表示矩陣 155
9．4．2　量子模擬 156

第10章　量子搜索 160
10．1　相位邏輯 161
10．1．1　構建基本的相位邏輯運算 163
10．1．2　構建複雜的相位邏輯語句 163
10．2　解決邏輯謎題 166
10．3　求解布林可滿足性問題的一般方法 170
10．3．1　實踐：一個可滿足的3-SAT問題 170
10．3．2　實踐：一個不可滿足的3-SAT 問題 173
10．4　加速傳統演算法 175

第11章　量子超採樣 177
11．1　QPU 能為電腦圖形學做什麼 177
11．2　傳統超採樣 178
11．3　實踐：計算相位編碼圖像 179
11．3．1　QPU 圖元著色器 180
11．3．2　使用PHASE 畫圖 181
11．3．3　繪製曲線 184
11．4　採樣相位編碼圖像 185
11．5　更有趣的圖像 187
11．6　超採樣 188
11．7　量子超採樣與蒙特卡羅採樣 190
11．8　增加顏色 195
11．9　小結 196

第12章　舒爾分解演算法 197
12．1　實踐：在QPU上應用舒爾分解演算法 198
12．2　演算法說明 199
12．2．1　我們需要QPU嗎 200
12．2．2　量子方法 201
12．3　逐步操作：分解數字15 203
12．3．1　步驟1：初始化QPU寄存器 204
12．3．2　步驟2：擴展為量子疊加態 205
12．3．3　步驟3：條件乘2 207
12．3．4　步驟4：條件乘4 209
12．3．5　步驟5：QFT 211
12．3．6　步驟6：讀取量子結果 213
12．3．7　步驟7：數位邏輯 214
12．3．8　步驟8：檢查結果 216
12．4　使用細節 216
12．4．1　求模 216
12．4．2　時間與空間 217
12．4．3　除了2 以外的互質 217

第13章　量子機器學習 218
13．1　求解線性方程組 219
13．1．1　線性方程組的描述與求解 219
13．1．2　用QPU 解線性方程組 220
13．2　量子主成分分析 228
13．2．1　傳統主成分分析 228
13．2．2　用QPU 進行主成分分析 230
13．3　量子支援向量機 233
13．3．1　傳統支持向量機 233
13．3．2　用QPU實現支持向量機 236
13．4　其他機器學習應用 238

第14章　保持領先：文獻指引 243
14．1　從圓形標記法到複向量 243
14．2　與術語有關的一些細節和注意事項 245
14．3　測量基 246
14．4　門的分解與編譯 247
14．5　隱形傳態門 248
14．6　QPU 名人堂 248
14．7　競賽：量子電腦與傳統電腦 249
14．8　基於oracle 的演算法研究 249
14．8．1　Deutsch-Jozsa 演算法 250
14．8．2　Bernstein-Vazirani演算法 250
14．8．3　Simon演算法 250
14．9　量子程式設計語言 251
14．10　量子模擬的前景 252
14．11　糾錯與NISQ設備 252
14．12　進一步學習 252
14．12．1　出版物 253
14．12．2　課程講義 253
14．12．3　線上資源 253
關於作者 254
關於封面 254

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