2025年度/1DHB033100 (公大)

【集中講義】物性物理学特別講義1 DB <前期>

量子物理学及び凝縮系物理学の応用を学ぶ科目である。本授業においては、量子力学の原理を利用して情報処理を行う量子コンピュータと量子アニーリングについて学ぶ。量子コンピュータの基本原理、量子論理回路、量子エラー訂正、量子コンピュータハードウェア、量子アルゴリズム等について理解し、量子コンピュータの最新研究開発動向について学習する。また、量子アニーリングの基本原理、組合せ最適化問題、量子アニーリングマシンハードウェア、量子アニーリングのユースケースについて学び、量子アニーリングの最新研究開発動向について学習する。

担当教員氏名

川畑 史郎、小栗 章

科目ナンバリング

BHBPHY72096-J1 (公大)

授業管轄部署

理学研究科

開講キャンパス

杉本

開講区分

集中講義

配当年次

1年 (公大)

注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。

単位数

1単位 (公大)

注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。

到達目標

量子コンピュータ及び量子アニーリングの基本概念、技術、最新研究開発動向まで網羅的に説明できる。量子コンピュータ及び量子アニーリングの産業応用、課題、今後の展望について説明できる。

各授業回の説明

授業	授業内容	事前・事後の学習内容
第1回	量子コンピュータの基礎（1回）	事前学習：量子力学、線形代数、微分積分、複素関数論、計算機工学
第2回	量子コンピュータの技術（2回）	事前学習：量子力学、線形代数、微分積分、複素関数論、計算機工学、固体物理
第3回	量子コンピュータの最新動向（2回）	事前学習：量子コンピュータの基本原理
第4回	量子アニーリングの基礎（1回）	事前学習：量子力学、統計力学、熱力学、線形代数、微分積分、複素関数論
第5回	量子アニーリングの技術（1回）	事前学習：固体物理、量子スピン系、数理最適化、組合せ最適化問題
第6回	量子アニーリングの最新動向（1回）	事前学習：量子アニーリングの基本原理

授業内容

近年、量子力学原理を利用して情報処理を行うコンピュータに大きな期待が集められている。本授業においては、量子コンピュータと量子アニーリングの基礎から最先端まで網羅的に学習する。量子コンピュータについては、量子コンピュータの基本原理、量子ビット、量子チューリング機械、量子論理回路、量子アルゴリズム、量子エラー訂正、量子コンピュータハードウェアの基礎について学ぶ。量子アニーリングについては、組合せ最適化問題、イジングモデル、横磁場イジングモデル、量子/古典アニーリングマシンの基礎について学ぶ。以上の内容に基づいて、量子コンピュータ及び量子アニーリングの最新研究開発･ビジネス動向、技術課題、将来展望について学習する。

事前・事後学習の内容

講義では量子力学、熱力学、統計力学、電磁気学、固体物理、線形代数、微分積分、複素関数論、計算機科学、プログラミングの知識に基づいて、量子コンピュータ及び量子アニーリングの基礎理論と先端技術について学習する。事後学習では、量子コンピュータ及び量子アニーリングの基礎理論について復習し、産業応用、技術課題、将来展望について考察を行う。

成績評価方法

- 量子コンピュータ及び量子アニーリングについて、その基本的な概念を理解していること。 - 上記内容に基づいて、量子コンピュータ及び量子アニーリングの産業応用、技術課題、将来展望について考察をする。 - レポート(100%)で評価する。

履修上の注意

学部レベルの量子力学および統計力学を修得していること。 量子コンピュータプログラミング(実習のために、Wi-Fiに接続可能なノートパソコンを持参すること。 IBM Q Experience(https://quantum.ibm.com)に事前にユーザー登録をすること。

教科書

講義資料を事前にオンラインで配布する。

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参考文献

解説記事：「量子コンピュータハードウェアと量子エラー訂正─最新研究開発動向と課題─」，川畑史郎，情報処理 66, e7 (2025). 参考書：「基礎から学ぶ量子計算」、西村治道 (オーム社) 、「量子コンピューティング 基本アルゴリズムから量子機械学習まで」、嶋田義皓  (オーム社)、「量子情報の物理―量子暗号、量子テレポーテーション、量子計算」、西野哲朗/井元 信之（共立出版）、量子アニーリングの基礎、西森秀稔/大関 真之（共立出版）

オフィスアワー

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教員への連絡方法（メールアドレス等）

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