名古屋大学 大学院多元数理科学研究科・理学部数理学科
住所: 〒464-8602 愛知県名古屋市千種区不老町

教育・就職 - 2024年度 - 卒業研究シラバス - F. ルガル

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ファイル更新日:2024年01月10日

教育・就職

卒業研究シラバス


F. ルガル

学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
理学部
時間割コード
Registration Code
科目区分
Course Category
専門科目
科目名【日本語】
Course Title
数学研究
科目名【英語】
Course Title
Undergraduate Seminar
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員【日本語】
Instructor
ルガル フランソワ
担当教員【英語】
Instructor
Francois Le Gall
単位数
Credit
6
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春 水曜日 3時限
春 水曜日 4時限
授業形態
Course style
セミナー
学科・専攻
Department / Program
数理学科
必修・選択
Compulsory / Selected
選択必修
授業の目的【日本語】
Goals of the Course(JPN)
テーマ:量子計算
量子情報,量子計算および,開発途上にある量子コンピュータの基礎を学ぶ.学生による発展の考察や独自の発想も期待している.
授業の目的【英語】
Goals of the Course
Topic: Quantum Computation
In this course students will learn the basics of quantum information, quantum computing and quantum computers.
到達目標【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
量子計算の基礎および量子コンピュータの仕組みが理解できるようになる.また,得た知識や概念を用いて良い量子アルゴリズムの構成について独自の発想ができるようになる.
到達目標【英語】
Objectives of the Course
At the end of the course, students will be able to understand the basics of quantum computation and quantum computers.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
週1回のセミナーを行う.春学期はテキストの自主学習を中心として,必要に応じて担当教員による予備知識の解説を行う.秋学期は研究論文を読んで,オリジナルな研究に取り組む.
履修条件
Course Prerequisites
プログラミングの経験も量子力学の事前知識も全く必要ない.(必要な概念を最初から丁寧に勉強する)
定員超過の場合は,3年次までの成績と面談結果を合わせて判断する.
関連する科目
Related Courses
数理解析・計算機数学,計算数学基礎,線形代数
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
セミナーへの参加状況,議論の様子,準備も含めた発表状況に基づいて評価する.
不可(F)と欠席(W)の基準
Criteria for “Fail(F)” & “Absent(W)” grades
無断欠席を繰り返した場合は「不可」とする.
教科書・テキスト
Textbook
西村 治道.基礎から学ぶ量子計算: アルゴリズムと計算量理論.オーム社,2022年.
参考書
Reference Book
必要に応じて指定する.
課外学習等 (授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
教科書や参考論文の自主学習は必要不可欠.
注意事項
Notice for Students
質問への対応方法
How to Ask Questions
まずはメール(legall (at) math.nagoya-u.ac.jp) でお願いします.
他学科聴講の可否
Propriety of Other department student’s attendance
他学科聴講の条件
Conditions for Other department student’s attendance
レベル
Level
2
キーワード
Keyword
履修の際のアドバイス
Advice
授業開講形態等
Lecture format, etc.
週1回のセミナーは対面で行う.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)