+R授業を第1週と第2週のあいだに実施します

この講義について

量子コンピューティングについての概要を教員から解説したのち、授業の進め方、自習の進め方、情報収集のやり方などについての説明があります。

基礎シリーズ

量子コンピューティングの勉強を始める前に、下記分野の大学レベルの知識の中から必要最小限の内容をセレクトして、教員が提示するコンテンツにより学習します：
解析学、線形代数、量子力学、計算機科学

基本シリーズ

量子コンピューティング（ゲート方式）における下記のような基礎的内容について学習します：
量子状態、量子での測定、量子ビット、ブロッホ球、単一量子ゲート、複数量子ビット状態、エンタングルメント、複数量子ゲート、ゲート置換

本格シリーズ

量子コンピューティング（ゲート方式）における下記のような主要なアルゴリズムについて学習します：
Deutch-Jozsa、Bernstein-Vazirani、Simon、Quantum Fourier transform, Quantum phase estimation, Shor, Grover, Quantum teleportation, Quantum key distribution
また、量子アニーリング方式や量子通信についても学習します。

応用シリーズ

下記のような様々な場面での応用例について学習します：
量子化学、材料開発、生化学、AI機械学習、金融計算、組合せ最適化

社会シリーズ

量子コンピューティングを取巻く社会的側面を、様々な国家プロジェクト、研究機関、企業などの動向を通して学びます。

まとめ

本授業を通して学んだことを振り返り、今後の量子コンピューティングの関わり方について考えていきます。

授業中の取組状況や提出物などに基づいて総合的に評価します。