近年の量子情報技術の進展により、量子情報処理の基礎の習得は益々重要になっている。本講義では線形代数に基づく量子力学の基礎及び、量子力学を用いた情報処理について扱う。また、量子力学に基づく計算と通信の基礎を学ぶ。
以下の知識と能力を習得する。
(1) 線形代数に基づく量子力学の基礎
(2) 非局所性に基づく量子力学の理解
(3) 量子テレポーテーション等の基本的な量子情報処理の技術
(4) 量子回路を用いた量子計算の基礎
(5) 基本的な量子アルゴリズム(位相推定、Shor のアルゴリズム、Grover のアルゴリズム)
量子情報、量子計算
✔ 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) |
Zoom 等によるライブ型授業は行なわず、Youtube にアップロードされた講義動画をいつでも試聴可能なオンデマンド型授業を実施する。講義に使用した資料は GitHub にアップロードする。質問は Slack で受け付ける。毎回の授業で演習課題を出題する。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | 量子論: 量子状態と量子測定、ベルテスト | 量子論の定式化に関する基本的な課題 |
第2回 | 1量子ビット: ブロッホ球、ユニタリ変換、1量子ビットゲートのユニバーサリティ | 1量子ビットにおけるユニタリ変換の計算 |
第3回 | 2つ以上の量子ビット: テンソル積、エンタングルメント、Schmidt 分解 | テンソル積や Schmidt 分解に関する計算 |
第4回 | スペクトル分解、量子状態の純粋化、超密度符号化 | スペクトル分解や純粋化に関する課題 |
第5回 | 量子テレポーテーション | 合成系における量子状態の部分測定に関する課題 |
第6回 | 非局所性: ベルの不等式、GHZパラドクス、XORゲーム | XORゲームの勝率の計算 |
第7回 | 量子状態の識別: Holevo--Helstrom の定理、トレースノルム | トレースノルムの計算 |
第8回 | 量子論に基づく暗号プロトコル: BB84, ビットコミットメント | 量子暗号に関する課題 |
第9回 | 量子回路: Deutch--Josza アルゴリズム | 量子回路の出力状態の計算 |
第10回 | 量子回路のユニバーサル性 1 | 量子回路の設計 |
第11回 | 量子回路のユニバーサル性 2 | 量子回路の設計 |
第12回 | 量子位相推定 | 量子位相推定の解析 |
第13回 | Shor のアルゴリズム | ユニタリ行列の固有ベクトルの導出 |
第14回 | Grover のアルゴリズムとその最適性 | Grover のアルゴリズムの一般化の証明 |
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
特になし。
Michael A. Nielsen and Isaac L. Chuang, "Quantum Computation and Quantum Information," 10th Anniversary edition, Cambridge University Press 2010.
演習課題: 40%、オンライン期末試験: 60%
特に条件はないが、線形代数の十分な理解を要する。