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This content is taken from the Keio University's online course, Understanding Quantum Computers. Join the course to learn more.

Introduction to Week 3

Now that we have the basic concepts under our belt, we are ready to examine some of the important quantum algorithms in detail.

*Note: You can find a PDF version of all the steps for Week 3 in Japanese and English including scripts in the DOWNLOADS section at the bottom of this page

[NOTE in JAPANESE] 第3週のコンテンツの日本語版PDFは、このページの一番下にある DOWNLOAD というセクションにございますのでご利用ください。

[NOTE in Thai] เนื้อหาในวิดีโอทั้งหมดมีคำบรรยายภาษาไทย ผู้เรียนสามารถเลือกคำบรรยายภาษาไทยได้จากเครื่องหมายด้านขวาล่างของวิดีโอ หลังจากที่วิดีโอเริ่มเล่น สำหรับเนื้อหาภาษาไทยของสัปดาห์ที่ 3 ผู้เรียนสามารถดาวน์โหลดได้จากหน้าโฮมเพจ Step 3.1 ในส่วน DOWNLOAD

The two best algorithms for beginners to study are Grover’s algorithm for generalized search, and Shor’s algorithm for factoring large numbers. They serve as good examples for our speedup potential: polynomial for Grover, superpolynomial for Shor. They also illustrate the important techniques for building the entanglement and interference that drive quantum algorithms.

One of a quantum computer’s true strengths is the ability to expose patterns in data, if we build our entanglement. Before we can understand Shor’s algorithm, we first need a little bit of classical background in how certain types of functions exhibit periodic behavior that we can exploit, so we will learn about these topics as a prelude to the quantum parts of the algorithm. Along the way, we will also see one of the oldest known algorithms, Euclid’s (classical) algorithm for finding the greatest common denominator of two large numbers.

We will also take a briefer look at quantum algorithms for machine learning and quantum chemistry, including a second visit with James Whitfield.

Then, in our final week, we will learn more about the machines themselves, how to manage errors, and about the people and companies working to build and deploy quantum computers.



初心者に最適なアルゴリズムは、一般化された検索のためのGroverのアルゴリズムと、大きな数を因数分解するためのShorのアルゴリズムです。 この2つは、高速化の可能性を示すのに非常に良い例です。Groverは多項式時間に、Shorの超多項式時間に高速化を図ることができるとされています。


量子コンピュータの真の強みの一つは、量子もつれを生成したときに、データのパターンをあらわにする能力です。Shorのアルゴリズムを理解するために、少し古典的な背景を学ぶ必要があります。私たちが利用できる特定の種類の関数が、どのように周期的な振る舞いをするのかということです。そのため,アルゴリズムの量子計算部分を学ぶための前提として、この週の最初にこれらの古典計算について学びます。また、2つの大きな数値の最大公約数を計算する、最も古い既知の古典アルゴリズムである Euclidのアルゴリズムもみていきます。

James Whitfield氏への2回目の訪問などで機械学習と量子化学のための量子アルゴリズムについても 簡単に見ていきます。


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Keio University