Skip main navigation

£199.99 £139.99 for one year of Unlimited learning. Offer ends on 28 February 2023 at 23:59 (UTC). T&Cs apply

Find out more

Introduction to Week 3/第3週目のイントロダクション

Introduction to Week 3/第3週目のイントロダクション
© Keio University
[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。


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。


© Keio University
This article is from the free online


Created by
FutureLearn - Learning For Life

Our purpose is to transform access to education.

We offer a diverse selection of courses from leading universities and cultural institutions from around the world. These are delivered one step at a time, and are accessible on mobile, tablet and desktop, so you can fit learning around your life.

We believe learning should be an enjoyable, social experience, so our courses offer the opportunity to discuss what you’re learning with others as you go, helping you make fresh discoveries and form new ideas.
You can unlock new opportunities with unlimited access to hundreds of online short courses for a year by subscribing to our Unlimited package. Build your knowledge with top universities and organisations.

Learn more about how FutureLearn is transforming access to education