東工大初の量子コンピューター(私的ノート共有）

（注意）マル秘情報はライバルに知られたくないのでローカルに隠してます


NASAやグーグルなどアメリカで5台以上売れて、
日本でも、
ググるとヨドバシのリンクの絵を表示。
まあ、さすがにこれはジョークだけど。

研究室のメンバーの
今日のお話しの参考文献について
門脇博士の博士論文も参照してほしい。


manufactured spin ミクロの世界

D-waveシステムが開発。

西森、門脇共著の論文の被引用数が
2000年から2015年で、30倍以上。
（100回も被引用された論文であれは、有名な論文になるとの
指標）

事例としては
F32、ロッキードマーティ
南カルフォルニア大学
など。


量子力学の波動性について、
外村博士の実験の映像を紹介。
J.Jサクライの教科書もスリットの実験を紹介してた（私の思ったこと）

SQUID

ニオブ・アルミ（-273度）
材料と超伝導が発生する温度。

スピン系の話に入る前に
ファインマンの言葉を引用。
量子力学がわかってるという人がいるなら、そいつはうそつきだ。
（史上五本指に入る物理学者。ニュートン、アインシュタイン・・・・）

量子力学の基本原理がなぜそうなるかは、誰にもわからないので
おいといて、スピン系のモデルを導入する。

超伝導の応用q-bitを使う。

スピン系ニオブの超伝導

十数ミリケルビン

D-waveは馬鹿にされてた。
（ノートにはないけど）。量子ゲート方式の応用研究が、
ゆらぎを制御することができない不安定な物性をしめし、そんなやり方で
できるわけがないと、うそつきだと思ってた科学者が多数。

（私見）
東工大発が、なぜ、カナダの企業で第一弾が発売されたか。
物理の論文はオープンなので、東工大の論文に目をつけたD-waveが
日本人にはわからないように、秘密下で研究して特許をとったのではないか、

（私見おわり）

コンピューター制御技術の特許が100件以上なのは、ＩＢＭ、ＨＰにつづいて
D-waveが世界三位。


なまりの英語でコミュニケーションの現場。
世界中の競争といえば、中南米、東欧、ロシア、インド、中国
（日付変更線を逆時計回り、中南米ってラテン系じゃないかな。
日本人が少ないってさ。）

上流工程要件定義、コンテンツマネージシステム

中の人
デザイナー、アクター、包括的中の人ライター、モーション制作（プログラマ、振り付け、カメラマン）

キャラクター
メディア、ジャンル、キーワード、識別方法

イベント
提供元（発信局、個人配信、実演）、提供先（自宅、劇場、スマフォ）
---------------------------------------------------------------------------------------------------
デザインする人、演技やポーズをとる人、シナリオや台本を書く人、動画系技術

TVやゲーム、ドラマやクイズ、あまりしゃべらない人、俺の妹ならすぐわかる否虫眼鏡

母校の放送室、カーナビ

月食歌会（20111211）

六田俊夫 @TonyMatsuda 19分 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
皆既とは　全部消えるのが　皆既なの　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 54分 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
月なのか　UFOに見える　知らんなら　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
いよいよだ　月の輪郭　うっすらと　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
赤くなる　皆既の前に　燃えている　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
ささくれか　にじんでいるよ　月食よ　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
ニードルか　細くなったよ　月食で　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
雲が切れ　三日月にかける　月食よ　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
月食を　ご主人様と　犬が観る　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
お月様　地球の影に　隠れている　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
月食で　熱燗のむぞ　冬の夜　#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
寒いので　虫は月食　みていない？#月食歌会
六田俊夫 @TonyMatsuda 1時間 返信 削除 お気に入りに登録 · 開く
怪奇かな　白が消えてく　月食は　#月食歌会

久しぶりに難しい物理の話をツイッターに書く。

声優さんに嫌われちゃうかな。いや、スルーするんじゃない（笑）。

TonyMatsuda 六田俊夫
学部の統計力学のテストで、等比数列の公式とか忘れたので、時間があったので、自分で最初から導出した。これくらいできないようでは、理論物理なんか、やんないほうがいい
50秒前 お気に入り 返信 削除 »

TonyMatsuda 六田俊夫
10の10乗をさらにアボガドロス乗（簡単にいうと1000・・のゼロがアボガドロ数個続く）計算を、専門だった統計力学の理論では、日常的に行う。
2分前 お気に入り 返信 削除 »

TonyMatsuda 六田俊夫
対して、ファインマンは大学の講義でも、光学のときに「空はなぜ青いか」の説明を忘れない、身近な自然現象を大事にする物理学者
3分前 お気に入り 返信 削除 »

TonyMatsuda 六田俊夫
空間の一様性から、運動量保存、時間の一様性からエネルギー保存が導かれると、ランダウの教科書に書いてある
4分前 お気に入り 返信 削除 »

TonyMatsuda 六田俊夫
10年前の私のように、ひたすら難しい物理用語を並べてみようかな。
5分前お気に入り 返信 削除

20世紀最大の発明発見について

理論物理学者は、一般相対性原理と不確定性原理
物性物理学者は、シュレージンガー方程式
情報科学者は、コンピューター
電子工学者は、半導体
生命工学者は、遺伝子
機械工学者は、飛行機、有人ロケット
原子力工学者は、原子力

とかいってればいいんじゃないですか。
20世紀は科学技術の発展が早すぎて、
要素が多すぎて、一人で一つを結論づけるのは難しい。
ランキングサイトで、上記をネタふりにプラス
「パンツァードラグーンのポリゴン技術の実装と視覚的表現」
を加えて聞いてみるとか。少なくとも私は、ポリゴンの可能性は、
パンツァードラグーンで最大に感じた。

アメリカソビエトが本気を出せば、
計画から、数十年で、核兵器も有人ロケットも作れる。

別にコンピュータの進歩が早いだけとは限らない。

教えてgooに類似の質問があるようだ。

とりあえず
「19世紀最大の発見が電気」
という、ファインマンの言葉が元ネタなので、ファインマンコミュで聞いてみよう。

自然科学も強い信念から生み出されるとはいうが

もちろん、ニュートンなり、アインシュタインも自分なりの宇宙観や世界観を想像しているし、イメージ先行で宇宙項のような失敗をすることもある。

しかし、自然科学の審判の方法は、観測や実験を繰り返すことにより適正な手続きで行われることが多く、その精密性、厳密性においては、神学がかなうはずもなく、ナノからギガの世界まで計測、推定することに成功している。定量的な判断力も自然科学でなしうることができるだろう。

確かに、理屈では理解できない超自然的ななにかの存在はあるようにみえる。しかしながら、デカルト的な分析手法で解析が難しい、複雑で非線型な性質をもっているものであり、科学的な態度がまったく無効で、神がかった何かにすがらなければ救われない問題でもないと思う。

予測がつかないことを決断するときに神に頼るが、サイコロに頼るかは、神の教典が受け入れやすい価値判断を提供してるからではないかと思う。

神の教えは、誤った世界観を提示することもある。理性的な人間なら、様々な教典の教えと近代科学の成果を比較検討し、デカルト的分析論では対応できない価値を先人がどのような考え方で、判断してきたかを学ぶ姿勢が必要なのではないだろうか。理解させるのが難しい体で覚えたり、型にはまるまで反復練習が必要なこともあるだろう。

自然科学で説明できないことを、なんでも神がかった何かで代用する態度は理知的ではないし、ドラッカーが「テクノロジストの条件」で提唱した「デカルトを超える」とは、ノイマンアーキテクチャーでは実現できない、視覚的直感的なニューロアーキテクチャーの理解を深めていくことであり、その領域ではデカルト的方法論は通用しないかもしれないが、なんらかの科学的アプローチがあるのではないかと、私は考える。現時点では確率過程論的アプローチが多いが、統計解析だって分布を仮定して仮説を立てる科学的アプローチの１つで、きまぐれや流行の流れを分析するのに有効である可能性は否定できない。

mixiファンマンコミュ

文系の大学生が、ファインマンの文庫本を読んで、生物物理をやりたいらしい。

生物物理難しいぞ。
量子力学、統計力学、できて当然で、
物理化学、分子生物学も習得しなければならない。

まあ、mixiにアドバイスしちゃったけど。勝手に引用。
---------------------------------------------------
はじめまして。

生物物理に関連する物理系のキーワードは
「複雑系」「統計力学」「カオス」
あたりです。ここらをキーワードにしている、研究室の
研究室紹介を熟読してください。

ファインマンをメイン本はいいのですが、
岩波基礎物理学シリーズの
「力学・解析力学」「電磁気学」「量子力学」「統計力学」
が、１０年前の学部のスタンダードなので、購入をお勧めします。
もちろん、現役の方から今よりの本を薦められたら、そちらでいいです。
こちらは、解法暗記でもいいので、学部の物理学科の基礎パターンを押さえてください。

エキスパートな物理屋の嗜好としては、
バーガー・オルソンの力学、電磁気学
J.J.サクライ　現代の量子力学（英語版でもよい）
田崎晴明　熱力学、統計力学（倍風館）
になります。

また、物性研の甲元先生や、東工大の西森先生は
「筆記試験だけで決めるわけでない」
といってますが、東大や東工大の物理学科は、競争率が高いので、やはり
点数による口述試験の足切りもしてます。

が、私が専門の統計物理でいうと、
学習院に田崎先生
東京理科大の鈴木増雄先生
中央大の田口先生など
旧帝大以外にも優秀な教官はひそんでるので、
研究室紹介の論文リストの共同研究者を検索して、
競争率と学費が低い、大学院を探すのも手です。

東工大の長津田キャンパスは、大学院重視志向で、
他大生メインなのでお勧めですし、生物物理ももちろんあります。

でも、量子力学、統計力学、編微分方程式、線形代数、英語
の基本ができてることが、一番重要だと思います。
------------------------------------------------

【推薦図書】数理科学のレッスン

イメージがない古い本になりますが。

５ページ平均の読みきりで、数理科学の課題についての解説を行っています。
興味深いのは、課題のタイトルで
「電卓」などの電子工学の課題
「在庫管理」「線形計画法」など、経営工学オペレーティングリサーチの課題
「景気循環」「株価」など、現在では金融工学を想起する課題
「フラクタル」「カオス」など、複雑系の課題
など、実社会で役に立つ応用数学の課題がメインになっているところが、興味深い。

東工大の原子力工学科で修士号を取得した、大前研一氏も
「原子炉の設計などで、実務的な計算に従事することが、ビジネスマンに必要な経験だと感じた」
と、どこかでいってたようですが、理工系の大学１年のときにならった、微分方程式や線形代数が、いかにして、科学工学に貢献しているかを知ることができる本になっている。

これは、大学の教育学部の数学専攻のセミナーにつかったり
システムエンジニアの頭の体操としてのサークルで使ってもよいと思う。
もちろん、数学物理系は、学部の早い段階で挑んでほしい本である。

とくに教育学部の数学専攻の学生が、実務に使われる計算を理解することは、中学高校生に実学を意識した授業ができる下地になるのではないかと、期待している。

ただしこの本のレベルはかなり高いところもあるので、優秀な数学系の教官と一緒に勉強したほうが良いかとは思う。

理数の専門分野は

理論物理学と計算機科学

理論物理は、エントロピーに興味があります。
計算機科学は、ニューロコンピューティングに興味あります。

エントロピーとニューラルネット
に関しましては、私なりの方法で、茂木健一郎先生や田崎晴明教授の日記やブログを見ながら、いろいろ考えていきますから。
「なぜ複雑になるのか、なぜ最近のビジネスは複雑さだけまして中身がなくなっていくのか」

大衆の全体主義相転移が、おきないように、巨視的な精神熱力学を構築して、大衆の怒りをコントロールしていかないと。冷却技術も必要です。

池上先生もかわ.ったよね

昔は計算機実験でカオスの分類やってるだけのように見えて、田崎先生から批判も受けてたが、最近は、物理とか計算機というよりは、言語学者にしかみえない。

やあ、人の脳は巨視的には言葉で動いてるからね。
音楽や格闘技で分かりあえる人はアクマで少数派です。

鈴木増男先生は偉大だよ。
東工大は本当に失礼で、プレハブ校舎で講義やらせてるのに、ものすごくうれしそうに講義してるから。

講義の本筋はわすれたけど、雑談がすごかった。

「ドイツにいってたときに、専門家向けの統計力学の講義を担当してたんだけど。なにしろ錚々たるメンバーで、既存の理論の解説をすると突っ込みが厳しい。そこで、私は自分で研究して発見したことを講義するようにした。そうしたら質問が激減した。
新しいことをやれば、つっこまれない」

初等教育ではありえない講義をしてるから。
これぐらい凄いレベルじゃないと
「新しいからすばらしい」
とは、本音では思わないから。

茂木健一郎先生のブログの専門的な解説がわかってしまう

理由は、鈴木増男研究室出身の池上先生と研究仲間だから。

ブラスの団長も、脳科学に興味があるというセンスは悪くない。
見た目は、センスがなさそうなオヤジギャグを言いそうな、酒好きのオヤジにしかみえないけど（笑）。

21世紀は、宇宙の世紀ではなく、脳の世紀だと私は信じてる。

SF談義

私だって散々

スタートレック
銀河英雄伝説（実は名言集しかみてない）
ギャラクティカ
レンズマン
スターウォーズ（本格的なＳＦとは思ってない。オペラだと思っている）

を見ろと、半ば強制的な勧誘を受けてるか、基本的に受けてない。

私は、人工知能やニューロサイエンスに興味があるから、大戦略として
メタルダー
サイオブレード
を採用している。戦略的な理由がちゃんとある。

もちろん、
データ少佐の人工知能
や
C3POの600万言語
には敬意をしめしてる。
どんな偉大な政治家や経営者でも600万言語は、プログラミング言語も含めて、習得してないでしょう。

マルコムＸもアフリカ旅して知らない言語の民族に出会うと寂しさを感じたというが、
ここは、言語教師の反発をくらいながらも心を鬼にして、大学院で肌で感じた
「研究者の共通言語は英語だ」
を貫きとおし、

標準語と英語ができればそれでよし。世界中の人が英語をしゃべれれば、中国語やヒンディー語は不要。中国語や日本語は難しいから世界標準としては却下。

英語はイレギュラーが多いけど、こんだけ広まっちゃからね。美しいフランス語やシンプルなスペイン語も却下。アラビア語やロシア語はいろんな意味で論外。

なので、英語はやりますけど、
スペイン語は趣味の範囲でやります。
ポルトガル語は、スペイン語の方言で津軽弁と標準語よりは距離がちかいみたい。

地方出身の新入社員が標準語にあわせようとしてるんだから、こちらも、正しい標準語を話す努力は必要だと思います。

このブログのタイトルも、戦略的な意義を十二分に考えて採用している。
ただ好きだとか、おもしろいとか、そんな生易しい理由で、私は選ばないよ。

推薦図書：計測法通論

推薦にとどめてるのは、斜め読みレベルだからです。

私は、慶応大学理工学部を高く評価している理由として
計測工学科があることを理由にあげています。

計測というのは、物理実験においていやその他、科学工学の中でも、極めて重要なノウハウだと考えております。

中学校へ教育実習にいったとき、ガスバーナーのテストをやるので、
待ってる子たちに、その間、大学でのお話をしてあげてくれませんか。

私は、スケールの大きい話をしました。
太陽まで8分
シリウスまで8年
アンドロメダまで200万年
と、自慢げに大げさに、そうした生徒の一人が嫌がって
「誰が決めたんだよ」
といったので、大喜びで
「それが、重要だ。どう計るかが、理科にとって、重要なことだ」
といったら、たまちゃったけど。

シリウスが、概算ですが8光年とか、
シリウスの温度をどうやって計るとか、
実は、中高校生で理科が得意といっている子供でも、
知らないことが多い。数字だけ覚えて満足している
ケースが多い。私もそうだったけど。

この本の解説に入ろう。

第1章が測定の誤差について述べられて、
最小二乗法などの誤差を最小にする直線を求める
テクニックなどが書かれている。

そのあと
長さ、質量、時間、圧力、速度、流速流量、粘性、温度
の各測定の章が続く。

この本を持て（読んでない）は、実験には、いかにして測定するかの
研鑽が重要であることを、意識することができるであろう。

20世紀最大の発明または発見

この疑問が出たのは、ファインマン教授の
「19世紀最大の発見は電気である」
からくるのだが、兄に聞いたら
「原子力じゃないか」
と、私は
「半導体は？」
と聞いてみたら
「だったら、計算機じゃないか」

まあ、ファインマン計算機科学だけ洋書買ってるぐらいの私だがら、
計算機学派だと言い切ってもいいのだが、これ、素粒子、物性、
または、物理だけでなく生物、化学の先生に聞いたら答えはなにになるだろう
「超電導？ＤＮＡ？遺伝子？」

なぜ、きさらぎ先生の歌がなっているんだ（笑）。

物理学者の日記みたら

フォン・ノイマン関連の論文書いてる。

私は、ソフトウェア工学と人物観察とかして、
なぜ、世の中は複雑になるかが、研究テーマですね。
まあ、実験や証明はしてない怪しい研究ですが。

そこから、複雑性の指標の一つと思われる、
エントロピーの正体が見えてくるのが一番おもしろい領域であるし、
物性に興味をもったのが、久保先生のゴム弾性の熱力学の問題演習が
本質。

だから、アマチュアサイエンスの方々が、相対論にあこがれるのは
普通だとおもうが、私には、熱統計力学が
やはり、一番面白い。