本科目は、数理情報、知能情報、生命情報、社会情報などの幅広い情報学の最先端のトピックに外部講師によって、短期間に集中講義を行う。
本科目の狙いは、社会で活躍する一線の研究者による幅広い分野の研究の話題を講義することによって、学生の視野を広げることにある。
Note: There is a short manuscript titled “Can Monte Carlo methodology allow us to implement Shor’s algorithm?” prepared by Machida and Shibakov for this course, which can be downloaded at math.tntech.edu/machida/machida-shibakov-2019.pdf. This white paper explains their motivation in organizing this course on quantum computation and Monte Carlo methodology.
数理情報、知能情報、生命情報、社会情報に関する最先端のトピックに関する知識を修得できる。
数理情報学、知能情報学、生命情報学、社会情報学
✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | ✔ 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
担当講師が選んだトピックについての講義を行う.
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | Preliminary discussion for mathematics of qunatum computation, and class organization. | 最先端の知識の習得 |
第2回 | Physics and mathematics of simple (single qubit) systems. | 最先端の知識の習得 |
第3回 | Quantum state spaces: tensor products and n qubit systems | 最先端の知識の習得 |
第4回 | Quantum probability, entanglement, and Bell's theorem | 最先端の知識の習得 |
第5回 | Quantum state transformations and quantum gates | 最先端の知識の習得 |
第6回 | Introduction to quantum computation | 最先端の知識の習得 |
第7回 | Simple quantum algorithms: Deutsch-Jozsa, and Simon's problems | 最先端の知識の習得 |
第8回 | Shor’s algorithm and quantum state observations | 最先端の知識の習得 |
第9回 | Introduction to Monte Carlo simulation | 最先端の知識の習得 |
第10回 | Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms | 最先端の知識の習得 |
第11回 | Introduction to Brownian motion | 最先端の知識の習得 |
第12回 | Introduction to stochastic differential equations (SDE) | 最先端の知識の習得 |
第13回 | Pitman theorem, Kent characteristic diffusions, and an application of SDE to Monte Carlo simulations | 最先端の知識の習得 |
第14回 | When do we stop running a diffusion process and declare a sample from a stationary distribution? | 最先端の知識の習得 |
第15回 | Can Monte Carlo methodology allow us to implement Shor’s algorithm? | 最先端の知識の習得 |
なし
講師が指定する
講義中の演習と終了後のレポートによる
なし
詳細については決まり次第掲示する.