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blueqat club standard認定試験に向けての各種ポイント

Yuichiro Minato

2023/05/03 07:22

3

blueqat clubというのがありまして、認定試験を受けて合格するとblueqat.com上でバッジがもらえます。現在量子コンピュータ業界は人材不足でして、かといって就職するほどの需要はないので、間をとってギグワークやパートタイム、単発仕事が多いです。

特に最初は中級者向けに量子コンピュータのアルゴリズムの説明ができるblueqat club standardの認定を増やしていこうと思います。

最近利用している教科書は、

IBM Quantumで学ぶ量子コンピュータ

https://www.amazon.co.jp/IBM-Quantum%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E9%87%8F%E5%AD%90%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF-%E6%B9%8A%E9%9B%84%E4%B8%80%E9%83%8E/dp/4798062804

この中から認定に合格するために特に押さえておくべきポイントをかいつまんで紹介します。

コミュニティはdiscordで運営されており、

https://discord.gg/ZxF8dAFzxc

こちらから参加できます。

basicの注目ポイントは下記です。

https://blueqat.com/yuichiro_minato2/6bc363dd-373e-4354-aad3-a04985e314f2

今回はstandardを行います。

standardは初級から一歩進んでアルゴリズムの全体像を掴むことを目的とします。このstandardの上にはadvancedもありますが、advancedはより企業と一緒に本格的な開発をするためのバッジで、専門分野に特化した形になります。standardはより広く全般的に概念を掴んでアルゴリズムの構成を把握します。

具体的にはIBM Quantumで学ぶ量子コンピュータのp.112から227までを対象としています。

FTQC向け

Deutsch-Jozsa

Bernstein-Vazirani

Simon

量子フーリエ変換

量子位相推定

Shor

HHL

グローバー

量子振幅増幅

量子振幅推定

量子数値積分

NISQ向け

QAOA

量子機械学習

VQE

となっています。standardでは全てを覚える必要はありませんが、

理論をわかってある程度説明できる

FTQC向け

Deutsch-Jozsa

Bernstein-Vazirani

Simon

Shor

HHL

量子数値積分

きちんと理解して説明できる

FTQC向け

量子フーリエ変換

量子位相推定

グローバー

量子振幅増幅

量子振幅推定

NISQ向け

QAOA

量子機械学習

VQE

としたいと思います。

p.112

Deutch-Jozsaはとりあえず理論を覚えて簡単に説明できるようにします。あまり利用頻度は高くありません。

p.119

Bernstein-Vaziraniもとりあえずは理論を覚えて簡単に説明できるようにしましょう。あまり利用頻度は高くありません。

p.123

Simonもとりあえずは理論を覚えて簡単に説明できるようにしましょう。あまり利用頻度は高くありません。

p.130

量子フーリエ変換は重要なアルゴリズムで結構登場頻度も高いです。量子回路の構成も理解をする必要があります。

p.136

量子位相推定は最重要アルゴリズムです。アダマールテスト、位相キックバック、量子フーリエ変換と部品と全体の構成両方を頭に入れて正確に説明できることが重要です。

p.144

Shorのアルゴリズムもよく出ますが、難しいので全部を覚える必要はありません。文献を見ながら手順が確認できれば良いと思います。

p.151

HHLアルゴリズムも時々でます。ただこれも使い所が難しいので、手順を覚えておくくらいで良いと思います。

p.160

グローバーのアルゴリズムは量子位相推定の次に大事なアルゴリズムだと思います。こちらも振幅増幅の手順と反復回数など正確に覚える必要があります。

p.166

量子振幅増幅はグローバーのアルゴリズムの一般化です。最近は量子振幅推定もアルゴリズムとして度々出ますので、一般化の形もグローバーと一緒に覚える必要があります。

p.172

量子振幅推定も注目のアルゴリズムです。位相推定と振幅増幅を組みあわせた形となり、振幅増幅が位相キックバックとどう対応しているのか詳細に確認した方が良いでしょう。

p.179

量子振幅推定を利用した量子数値積分ですが、詳細を全て覚えるのも大変なのでこちらは、振幅推定をきちんと学んだ上で手順を確認できれば良いと思います。

p.190

PQCは近年のNISQと呼ばれるエラーあり量子コンピュータで利用される手法です。量子古典ハイブリッドとの対応をきちんと覚える必要があります。近年では業務とも直結します。

p.195

QAOAも度々登場します。こちらも手順を詳細に覚える必要があります。量子断熱計算と対応させて理解する必要があります。

p.210

VQE。最重要ですが、あまり一般的なシーンでは利用されないのでコラムになっていますが、こちらはきちんと理解する必要があります。

p.212

量子古典ハイブリッドの機械学習も人気がありますので、手順をきちんと覚える必要があります。

細かいアルゴリズムがいくつかありますが、詳細に理解するものと、概要を理解すれば良いものがありますので、それを把握した上でstandardのバッジを頑張って取得しましょう!

以上です。

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