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以下でノーベル賞2024を残します。変わりますね、いろいろと。
リンク切れがないか、盛り込めるリンクがないか検討しています。
この部分は自動化できるはずですね。いつか。

(以下原稿です)

新しい知見としてのAI

 

受賞の前から2024年度のノーベル物理学賞では
「AI」関連が
取りあげられるのではないか、と噂されていました。
現代ではAIが大きな関心となっており、他分野での
応用技術が商用化されています。

社会や経済を大きく変えつつあります。

そうした中で2024年度のノーベル物理学賞は
ジェフリー・ヒントンとジョン・ホップフィールドが
AI関係で受賞しました。ニューラルネットワーク
という新しい知見が世界を変えているのです。

ジェフリー・ヒントン(Geoffrey Hinton_1947年12月6日 -)

ジェフリー・ヒントンは、ディープラーニング分野のパイオニアであり、
特に「バック・プロパゲーション・アルゴリズム」の提唱で知られています。
当該アルゴリズムは、ニューラルネットワークの学習を効率化するために
重要な役割を果たし、現代のAI技術の発展に大きく貢献しました。

バロー、ニュートン、マクスウェル、ケルビン卿、ラザフォード、ボーア、チャドウィック、レイリー卿、JJトムソン、ディラック、ホーキンスがここで議論しました。そしてヒントンも。

 

ケンブリッジで心理学を専攻していましたが、
先進的な研究である人工知能のモデル化をカナダで進めます。
そうした中で
「脳の構造が何かを学ぶのに適しているのは明らかだ」
と感じて、信念ともいえる先見性で研究を続けました。
【本記事中での太字部は2024年10月9日付の
日経新聞からの引用です(以下同様)】


計算機の性能向上という背景もありますが、
ニューラルネットワークという構造がAIの進化に
大きな役割を果たしたと言えます。ヒントンは
Googleで働きつつ、トロント大学で研究を続け、
ディープラーニングの商用化にも貢献しました。
また、AIのリスクについても積極的に発言し、
倫理的な側面にも注力しています。こだわる所はこだわり、
持論を貫き「自分は頑固だからね」と語る研究者です。

 

ヒントンの主な業績

バックプロパゲーションアルゴリズムの開発

ディープラーニングの応用によるAIの飛躍的進展

AIの倫理や安全性に関する問題提起

ジョン・ホップフィールド(John Hopfield)

ジョン・ホップフィールドは「ホップフィールド・ネットワーク」として知られる
ニューラルネットワークの一種を提唱した物理学者です。このモデルは、
人間の脳にインスパイアされたコンピュータシステムを構築するための
基礎を築き、パターン認識やデータの記憶と復元に使用される
理論的フレームワークを提供しました。彼の研究は、
ニューラルネットワークの理解を深めるとともに、
物理学と計算科学の橋渡しとなっています。

主な業績

ホップフィールド・ネットワークの提唱

神経科学とコンピュータ・サイエンスの融合研究

ニューラル・ネットワークの理論的基礎の確立

この二人の研究はAIの進展において非常に重要であり、彼らの知見は現在の技術に深い影響を与え続けています。

ジェフリー・ヒントンの新規性

特に筆者はジェフリー・ヒントンに注目していて彼の唱える
Y = A  /(2040-X)という公式を記事化してます。

サイトdirac226.com での2024年4月の記載でした。
ヒントン氏の弟子との議論を記載した記事です。AIの活用により
「人間社会の生産性が2040年頃には発散する」という内容です。

ジェフリー・ヒントンのもともとの専門は実験心理学的なアプローチです。
また、AIが物理学かな?と思う人も居るかもしれませんが、
私の中では全くつながる世界です。

なにより、ジェフリー・ヒントンはAIの基本的な考え方として
人間の脳活動を模倣した「ニューラル・ネットワーク」の仕組みを深化させました。

人間の脳の機能を模倣した人工知能の中核的な技術です。
以下に、ニューラルネットワークの具体的な仕組みを解説します。

ニューラルネットワークとは?

ニューラルネットワークは、生物の神経系、特に
脳のニューロンの働きをモデル化したもので、AIがデータを
学習し、複雑なパターンを認識・生成するための基本的な構造です。
個々の「ニューロン」に相当するノードが層状に配置され、これらが
互いに連結されて信号(データ)を伝達します。信号は重み付けされて
処理され、学習プロセスの中でこの重みが調整されていきます。

ニューラルネットワークの構造

ニューラルネットワークは、主に3つの層で構成されています。

1. 入力層 (Input Layer)

入力層は、ネットワークに供給されるデータを受け取る部分です。
各ノード(ニューロン)は一つの入力データを受け取り、それを
次の層に送ります。例えば、画像処理の場合、各ピクセルの値が入力データとなります。

2. 隠れ層 (Hidden Layer)

入力層からの信号は隠れ層に伝達され、複雑な計算処理が行われます。隠れ層が
多層に渡る場合、これを「ディープラーニング」と呼びます。この層では、
特徴抽出やパターン認識などの高度な処理が行われ、モデルの精度を向上させます。
隠れ層が多いほど、モデルはより複雑で高度なタスクに対応できるようになります。

3. 出力層 (Output Layer)

最後に、処理された信号が出力層に送られ、予測結果や分類結果として出力されます。例えば、画像が「犬」か「猫」かを分類する場合、出力層は「犬」または「猫」という結果を返します。

ニューラルネットワークの学習方法

ニューラルネットワークは、「バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)」を用いて学習を行います。これは、出力と正解の誤差を計算し、その誤差を各層に逆方向に伝播させることで、各ノード間の「重み」を調整するプロセスです。この方法により、モデルは徐々に正確な出力を生成する能力を高めます。

活用例

ニューラルネットワークはさまざまな分野で応用されています。以下は代表的な活用例です。

  • 画像認識:写真やビデオの中から物体や顔を認識する技術。Googleの画像検索やスマートフォンの顔認識機能に利用されています。
  • 音声認識:音声データをテキストに変換し、会話内容を解析する技術。SiriやGoogleアシスタントなどの音声アシスタントに応用されています。
  • 自然言語処理 (NLP):言語データを解析し、翻訳や文章生成、感情分析などを行う技術。翻訳サービスやチャットボットに利用されています。

ジェフリー・ヒントンの研究が深化させたニューラルネットワークは、AI技術の中でも特に重要な要素であり、現代の技術社会に大きな影響を与え続けています。

ニューラルネットワークの優位性

ヒントンの作り上げた「アレックスネット」は2012年に開かれた画像認識関連の大会で高得点をあげました。また同氏が率いるトロント大学のチームはゲーム関係の大会でも成果を収めています。「ヒントン氏が米エヌピディアの画像処理半導体(GPU)をつかった」実績が同半導体の評判を大きく広げました。2024年10月現在でエヌピディア社は過去最大の企業価値を持つ半導体メーカーとして君臨しています。(時価総額3兆ドル)

ジェフリー・ヒントン氏の功績はAI分野において非常に重要であり特に彼が提唱・開発した技術や成果は、画像認識やディープラーニングの飛躍的な進展をもたらしました。以下に、彼の代表的な実績を具体的に解説します。

アレックスネット (AlexNet) の成功

2012年、ジェフリー・ヒントン氏とその弟子であるアレックス・クリージェフスキー (Alex Krizhevsky) が開発した「アレックスネット」は、ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)という画像認識の世界大会で圧倒的な成功を収めました。アレックスネットは従来のモデルを遥かに凌駕し、ディープラーニングの可能性を世界に示しました。

主な特徴と成果

  • 深層ニューラルネットワークの使用:アレックス・ネットは、8層に渡る深層ニューラルネットワークを用いて画像を処理しました。
  • エラー率の大幅な削減:アレックスネットは、他のチームが達成したエラー率を大幅に下回り、画像認識の分野で革新をもたらしました。
  • ディープラーニングの普及:この成功により、ディープラーニングが多くのAIプロジェクトで主流となり、その後の技術発展に貢献しました。

トロント大学のゲーム大会での成果

ヒントン氏が進化させた原理は、ゲームにおけるAIの活用でも優れた成果を出しました。特に、強化学習やニューラルネットワークの技術を駆使し、ゲームのプレイにおいて人間以上のパフォーマンスを発揮することに成功しました。

主な成果

  • 強化学習の応用:AIエージェントがゲーム内での行動を学習し、最適な行動を取るための強化学習アルゴリズムを発展させました。
  • AIのパフォーマンス向上:人間のプレイヤーを超えるAIを開発し、ゲームやシミュレーションの分野でもAIが強力なツールとなることを証明しました。

    • AIが人間を超えるプレイ:強化学習を用いたAIを開発し、ゲームにおいて最適なプレイを学習させました。これにより、AIが人間のプレイヤーよりも効率よくゲームを進められることが証明されました。
    • ゲームAIの進化:特に、戦略ゲームやリアルタイムのゲームにおいてAIが優れた成果を収め、AIの応用範囲が広がりました。これにより、ゲーム業界でもAIが注目され、エンターテインメント分野での利用が進んでいます。

    この実績により、ゲームやシミュレーション分野でAIの活用が急速に進み、技術の進化だけでなく、商業的な成功にもつながりました。

NVIDIAのGPUを用いた功績

ヒントン氏は、AI研究において米エヌビディア (NVIDIA) 社のGPU(画像処理半導体)を使用することで、ディープラーニングの計算効率を劇的に向上させました。これにより、従来のCPUでは処理が困難だった大量のデータを短時間で処理できるようになり、AI技術の急速な発展を支えました。

主な成果

  • 計算速度の飛躍的な向上:GPUの並列処理能力を活用し、ディープラーニングの訓練時間が大幅に短縮されました。
  • NVIDIAの評判を高める:ヒントン氏の成功により、NVIDIAのGPUはAI研究の中核ツールとしての地位を確立し、2024年時点で同社は時価総額3兆ドルに達するなど、過去最大の企業価値を持つ半導体メーカーとなりました。

2024年10月現在の影響

ヒントン氏のこれらの実績は、AI研究と商用化の両面で大きな影響を与え続けています。彼が発展させた技術や使用したツール(特にNVIDIAのGPU)は、現在でもAIの進化を支える基盤として機能しており、AI産業全体の成長を促進しています。

今後の物理学とAI

物理学における知識の追求は、AIの登場で新しい段階に入ったという印象を受けます。第一回のレントゲンの受賞の時代からはより実験と結びついた実証的な現象理解が次々と進んでいきました。量子力学、素粒子物理学、物性物理学といった新世界で人類は知見を広めてきました。そうした現象理解はこれからも続きます。同時に、現代における革命的な技術である「AI」が急激な変化をもたらして、恩恵を与えていることも確かです。その意味で2024年の受賞は時代を反映していると言えます。「二人が貢献したAIの技術革新と発展は、他の物理学の大きな推進力となっている」とノーベル賞の選考委員会は称えています。具体的には以下の事例を評価してます。

具体的に解説します。

ヒッグス粒子の発見

ヒッグス粒子の発見は、2012年にCERNの大型ハドロン衝突型加速器(LHC)を使用して実現しました。この粒子は、1964年にピーター・ヒッグスらによって予測されたもので、物質の質量の起源を説明する重要な要素です。

  • 役割と意義:ヒッグス粒子は「ヒッグス場」という見えないフィールドと関係しており、これが他の素粒子に質量を与える役割を果たします。質量の存在理由を解き明かすことで、標準模型と呼ばれる物理学の基本理論を補完しました。
  • 発見の重要性:この発見により、物理学者たちは物質の基本的な性質を理解するための手掛かりを得、宇宙の成り立ちに関するさらなる研究が進展しました。

重力波の検出

2015年、アメリカのLIGO(レーザー干渉計重力波観測装置)は、重力波の直接検出に成功しました。重力波は、アインシュタインの一般相対性理論で予言された時空の歪みを示す波で、ブラックホールや中性子星が衝突したときに発生します。

  • 役割と意義:重力波は、宇宙の深遠な出来事を探知する新しい手段を提供しました。これまで光や電磁波では捉えられなかった現象を観測できるようになり、宇宙の起源やブラックホールの性質に関する新たな洞察が得られるようになりました。
  • 発見の重要性:重力波の検出は、天文学や宇宙物理学に革命をもたらし、これまで理解されていなかった天体現象の解明が進むきっかけとなりました。

ブラックホール観測

2019年、Event Horizon Telescope(EHT)によって史上初めてブラックホールの「写真」が撮影されました。この画像は、地球サイズの望遠鏡を使ってブラックホールの影を直接観測したものです。

  • 役割と意義:ブラックホールは、光さえも脱出できない強い重力を持つ天体で、その存在は理論的に予測されていましたが、実際に観測されたのは初めてです。これにより、ブラックホールが実在し、一般相対性理論が正しいことが改めて確認されました。
  • 発見の重要性:この観測は、宇宙の極限状態に関する理解を深め、ブラックホールが周囲の物質やエネルギーとどのように相互作用するかを知る手がかりを提供しました。

これらの成果は、AI技術の進歩によるデータ解析やシミュレーション技術の向上があったからこそ可能になった部分も大きく、物理学とAIの相互作用が未来の科学研究を大きく推進する役割を果たしています。

 

4o

ノーベル賞を創設したアルフレッド・ノーベルの当初の理念(遺言)
を最後に残します。「(ノーベル賞は)
人類にもっとも大きく貢献した科学者に贈る。

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物質同士が真空で引き合う?!【狭い空間でのカシミール効果とその検証】-4/30改訂

以下でカシミール効果を残します。変わりますね、いろいろと。
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(以下原稿です)

カシミール効果の検証

先ず本稿は2024年1月7日の記事からの情報で起草しています。
近接した2つの物体が量子力学的な効果で引き合うという現象です。

電磁力でもなく万有引力でもない力でマクロなスケールの物体が
引かれ合う現象は不可思議だと言えますが、
まさに量子的な効果だと言えます。

蘭ヘンドリク・カシミール

そもそも、こうした現象は理論的に予言されていました!!オランダのヘンドリックカシミールが真空中で生じると1948年に予想していたのです。

量子力学的に考えて、板の内側の狭い空間(数十nm)での真空状態を考えた時に板の内側での波動関数が外側と異なる筈なのです。結果として板同士が引き合う力が生じます。板の内側の波動関数の方が外側よりも秩序を持っているからだとも言えますね。
エネルギーに相当する振動(波)を観測する作業となります。

ゆらぎの効果と制御

カシミール効果の検証は困難でしたが技術の進展に伴い、
最近観測されるようになりました。
1997年に実験で確かめられています。
参考:京都大学での測定

産業ではトヨタ中研でロードベアリングでの応用
を考えているそうです。またMEMS(超微小電気機械システム)
への応用が検討されています。江崎ダイオードを実用化したように
独自の技術が期待できますね。

名大での2012年の実験

そもそも「ゆらぎの」現象が顕著となる設定は
不確定性原理を十分に考察する必要があります。

その不確定性原理を覆す観測が
2012年に名古屋大学で報告されています。

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AIでの考察(参考‗以下8行)
【量子力学において、物体が近接している状況では、電磁力や重力といった古典的な力だけでなく、】
【量子効果によっても相互作用が起こります。これは「量子力学的な引力」と呼ばれることがあります。】
【具体的な例としては、カスミール効果が挙げられます。これは、2つの平行な平板が非常に近接していると、】
【真空中における零点振動により、これらの平板が引き合う現象です。カスミール効果は量子場論の一部であり、】
【真空中の量子フラクトゥエーションによって引き起こされるものです。】
【このような量子的な引力効果は、通常の重力や電磁気力とは異なる特性を持ち、微小な距離や】
【微小なスケールでの相互作用に関与します。これは古典的な物理学の範疇を超えるものであり、】
【近年ではナノテクノロジーや微小な物体の挙動の理解において重要な要素となっています。】

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イギリス関係の人々
ニュートン・マクスウェルからディラック・ホーキング、他-4/30改訂

以下でイギリス改訂履歴を残します。変わりますね、いろいろと。
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(以下原稿です)

【↑ Credit; Pixabay ↑】

はじめに

イギリスは人口6600万人の立憲君主国でGDPや購買力でも
世界の十指に入る力を持っています。国際的に確固たる
地位を英国は築いています。何よりそれは世界中に植民地をもって
富とネットワークを蓄積してきたからに他なりません。

そうした土台の一つとして自然科学の世界を
リードしてきた面があるのではないでしょうか。

イギリス人が口にする「Royal Duty」という言葉には庶民には
「おいそれと実現出来ない」高度な文化的活動も含まてる気が
してしまいます。特に物理学はヨーロッパ全域で議論されていましたが、
特にイギリスで培われた部分が大きいです。誰しもが認める偉大な
議論の歴史があります。今回、列挙出来て少し光栄です。ご覧下さい。

年代順のご紹介

ヘンリー・パワー_Henry Power FRS‗1623年生まれ ~ 1668年没
ロバート・ボイル_1627年1月25日 ~ 1691年12月31日

アイザック・バロー_1630年10月 ~ 1677年5月4日
ロバート・フック_1635年7月28日 ~ 1703年3月3日
アイザック・ニュートン_1642年12月25日 ~ 1727年3月20日
コリン・マクローリン_1698年2月 ~ 1746年6月14日
ジェームズ・ワット_ 1736年1月19日 ~ 1819年8月25日
ジョン・ドルトン_1766年9月6日~1844年7月27日
トマス・ヤング_ 1773年6月13日生まれ ~ 1829年5月10日
マイケル・ファラデー_1791年9月22日 ~ 1867年8月25日
W・R・ハミルトン‗1805年8月4日 ~ 1865年9月2日

J・P・ジュール1818年12月24日 ~ 1889年10月11日
ウィリアム・トムソン_1824年6月26日 ~ 1907年12月17日
J・C・マクスウェル_1831年6月13日 ~ 1879年11月5日

J・W・ストラット__1842年11月12日 ~ 1919年6月30日
ジョン・A・フレミング_1849年11月29日 ~ 1945年4月18日
オリバー・ヘヴィサイド_1850年5月18日- 1925年2月3日

田中舘愛橘_1856年10月16日 ~ 1952年5月21日
J・J・トムソン_1856年12月18日~1940年8月30日
E・ラザフォード_1871年8月30日 ~ 1937年10月19日
マックス・ボルン_1882年12月11日 ~1970年1月5日【英国へ亡命】

ニールス・ボーア_1885年10月7日~1962年11月18日【英国へ留学】
J・チャドウィック_1891年10月20日 ~ 1974年7月24日【英国へ留学】
アーサー・コンプトン_1892年9月10日~1962年3月15日【英国へ留学】
S・ナート・ボース_1894年1月1日 ~ 1974年2月4日【王立協会会員】
ハイゼンベルク 1901年12月5日 ~ 1976年2月1日【1945年に拘束】

ポール・ディラック_1902年8月8日 ~ 1984年10月20日【英国へ移住】
セシル・パウエル_1903年12月5日 ~ 1969年8月9日
J・R・オッペンハイマー__1904年4月22日 ~ 1967年2月18日【英国へ亡命】

H・A・ベーテ_1906年7月2日 ~ 2005年3月6日【英国へ亡命】
レフ・D・ランダウ_1908年1月22日 ~ 1968年4月1日【英国へ留学】

P・アンダーソン_1923年12月13日~2020年3月29日【英国で勤務】
ロジャー・ペンローズ_1931年8月8日生まれ ~ (ご存命中)

B・D・ジョゼフソン_1940年1月4日~ (ご存命中)
S・W・ホーキング_1942年1月8日~2018年3月14日
ブライアン・ハロルド・メイ_1947年7月19日~ご存命中

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2020/12/06_初稿投稿
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アメリカ関係の物理学者のまとめ
ベンジャミンフランクリンからファインマン他-4/30改訂

以下でアメリカ関係の物理学者を残します。変わりますね、いろいろと。
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(以下原稿です)

【↑ Credit:Pixabay.com ↑】

始めに

アメリカ(America)は2021年現在では科学研究・技術革新において他を寄せ付けない大国です。アメリカ人の人口は3.27億人。物理学に於いては最後の世界大戦後に中心は欧州からアメリカに中心が移ったとも言えます。日本とのつながりも非常に強い。

 

昨今は中国の台頭も有り、各国が独自の進化を遂げているので多様化しているともいえます。国家が力を集めて予算を注ぎ、特定の科学を支援する時代が続いているのです。

アメリカの歴史にはベンジャミンの時代がありました。新世界の中で自分たちの研鑽を積み重ねていく人々が居たのです。そしてキブスの「ほのぼのした古き良きアメリカ」を彷彿とさせる時代もありました。

 

マンハッタン計画を初めとする破滅的な部分も看過出来ません。何はともあれ、時代は進んでいます。今後は少しでも理性的な方向付けが必要ではないでしょうか。亡命後にアメリカに帰化した学者等を含めて以下にアメリカ関係の人物を列記します。

年代別のご紹介(20世紀以前の生まれ)

ベンジャミン・フランクリン_ 1706年1月17日 ~ 1790年4月
E・W・モーリー__1838年1月29日 ~ 1923年2月24日
ウィラード・ギブズ_1839年2月11日 ~ 1903年4月28日
トマス・メンデンホール‗1841年10月4日~1924年3月23日

トーマス・A・エジソン_1847年2月11日 ~ 1931年10月18日

アルバート・A・マイケルソン_1852年12月19日 ~ 1931年5月9日
ニコラ・テスラ__1856年7月10日 ~ 1943年1月7日
ロバート・ミリカン__1868年3月22日 ~ 1953年12月19日
ヘンリー・ノリス・ラッセル_1877年10月25日 ~ 1957年2月18日

A・アインシュタイン_1879年3月14日 ~ 1955年4月18日
ピーター・デバイ_ 1884年3月24日 ~ 1966年11月2日

オットー・シュテルン_1888年2月17日 ~ 1969年8月17日
ハリー・ナイキスト_1889年2月7日 ~ 1976年4月4日
E・P・ハッブル_1889年11月20日 ~ 1953年9月28日
アーサー・コンプトン_1892年9月10日~1962年3月15日

20世紀以後の生まれ

アーネスト・O・ローレンス_1901年8月8日 ~ 1958年8月27日
エンリコ・フェルミ_1901年9月29日 ~ 1954年11月28日
E・ウィグナー_1902年11月17日 ~ 1995年1月1日
フォン・ノイマン_1903年12月28日 – 1957年2月8日

J・R・オッペンハイマー__1904年4月22日 ~ 1967年2月18日
朝永振一郎_1906年3月31日 ~ 1979年7月8日_(1949年に滞在)
ハンス・アルプレヒト・ベーテ__1906年7月2日 ~ 2005年3月6日

エドワード・テラー__1908年1月15日 ~ 2003年9月9日
ジョン・バーディーン___1908年5月23日 ~ 1991年1月30日
ネイサン・ローゼン_, 1909年3月22日 – 1995年12月18日

D・J・ボーム_1917年12月20日 ~ 1992年10月27日
R・P・ファインマン__ 1918年5月11日 ~1988年2月15日
アイザック・アシモフ_1920年1月2日 ~ 1992年4月6日

南部 陽一郎__1921年1月18日 ~ 2015年7月5日
P・アンダーソン_1923年12月13日~2020年3月29日

マレー・ゲルマン__1929年9月15日 ~ 2019年5月24日
レオン・クーパー__1930年2月28日 ~(ご存命中)
ロバート・シュリーファー _1931年5月31日 ~ 2019年7月27日
_J・J・サクライ __1933年1月31日 ~ 1982年11月1日
カール・セーガン__1934年11月9日 – 1996年12月20日
ピーター・ショーァ_1959年8月14日-ご存命中
大栗 博司‗1962年生まれ個人情報非公開~ご存命中

 

〆最後に〆

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【Topic】長瀬産業が東北大と巨大顕微鏡ナノテラスを運用に参画-4/29改訂

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亜光速で電子を加速

先ず、本記事は科学技術の進展に伴う産業でのトピックです。商社が巨大加速器を使い開発製造機能を強化する異色の取り組みでもあります。日経新聞の2024年9月の記事をきっかけとして記述していきます。

第二次大戦以降にサイクロトロンの技術は進化し、人工元素の生成や素粒子の反応過程の研究で活用されてきました。本記事で注目しているのは2024年4月から仙台で稼働している巨大顕微鏡といえる「ナノテラス」です。

ナノテラスは一周350mの円形装置の中で電子を加速します。単純な高校生レベルの理解でも、速度をもった価電子が磁場の力で加速していく様子が想像できるでしょう。ナノテラスの加速部では亜光速(ほぼ光速度)の電子の束が運動します。更に磁場で振動させることで「非常に強い放射光」が放出されるのです。

(技術詳細は後日補足します。)

メーカー商社の戦略

化学商社大手の長瀬産業がナノテラスに資金を投入して新素材の開発を進めます。(一口)5千万円の加入金を投じて研究を開始しました。メーカー商社(どっちやねんw)として開発製造に挑みます!!一口の加入金で10年間利用します。
【長瀬産業は「メーカー商社」を自称していますが登記上は「卸売業」です。】

巨額の加入金を支払っている長瀬産業は優先的にナノテラスを使う立場にあります。それにせよ巨額の開発投資です。商社なのに凄い、と思います。

構造の変化を動画で

ナノテラスの大きな特徴は連続した変化として現象を把握できる点です。画像を使って連続した現象を見れます。モノが壊れていく過程、物が剥離していく過程を原子サイズの大きさ(レベル)で観察できます。

一例として粉ミルクを圧縮成型する過程では急激に「力をかけにくくなる」変曲点が存在します。その時の個々の粒子の変形状態は今までは可視化出来ませんでした。

また、2ナノのサイズで開発が進む次世代半導体の世界でも活等出来ると期待されています。配線に対しての樹脂コーディング過程をチェックできます。防湿・防塵・耐薬といった特性を維持するためのコーディングをチェックする事で高精度の計測を完成させています。(詳細は特許に関わるので「非公開」のようです)

ナノテラスは国内で他に類を見ない制度で精度よく短時間で減少を観察できる放射光施設です。 

需要ありきの市場参入

今回の長瀬産業の研究参画では大きな特徴があります。それは売り上げの大半を商社機能で稼いでいく長瀬産業ならではの販売戦略です。グループ外企業との共同研究でのノウハウ・技術が蓄積されると同時に、長瀬産業が販売の中で得ている「市場の製品ニーズ」を長瀬産業が結びつけて開発を進めていけるのです。

いわば「需要ありきのマーケットイン」が出来る事です。すでに顧客との会話の中で利用をしていきたいというニーズが多々あり利用計画が立てられないほどだそうです。

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【トピック】超伝導コプレーナ型伝送線路(量子コンピューターの基礎技術|人口原子と電磁波の相互作用)-4/29改訂

以下で超伝導コプレーナ型伝送線路を残します。変わりますね、いろいろと。
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(以下原稿です)

超伝導コプレーナ型伝送線路

初稿投稿時の私は少し考えすぎてました。
本ブログを書いて少しリセット。
改定ごとに何度も考え直します。
以前に見たYouTubeでコプレイナーのライン(回路?)と
ミアンダのライン(回路?)を懸案にしていて
別論文で又出てきて困っていたのです。
本稿は何度も加筆します。量子コンピュータ関連の技術ですが、
ざっくり話が「まとまらない状態」ですので。
投稿日にはお味噌汁を飲むつもりのタイミングで
インスタントコーヒーを味噌汁茶碗にいれいて
自分でびっくりしていました。はぁ。あほや。

考えているのは2010 年にNECチームが発表していた研究です。

1論文を読むだけで,光・原子・半導体中のスピン・超伝導回路
が同じ土俵の上で活発に動き始めてLC回路にジョセフソン接合
が出てきて共振を始めてくれます。想像力はどんどん膨らみます。

コプレイナー型の回路は量子ビットと結合できる回路です。
コプレイナー型送波路自体が超伝導体で作られていて
超電導体の量子ビットと結合します。加えて
共鳴する役割を持ちます。

「1 次元導波路としての超伝導コプレーナ型伝送線路に

結合した量子ビットが,その共鳴周波数において

導波路上のマイクロ波微小信号を完全反射する。」

超伝導量子ビット研究の進展と応用(中村)/ 総合報告
より引用(太字部|以下同様)】

新しい私の知見として超伝導体で信号が伝わると

(情報の)伝送線路に超伝導独特の現象が生じるのです。

人口原子と電磁波の相互作用

光子との反射関係が大事です。

「1 次元導波路は伝搬モー ドの電磁波を扱うのに

最適な舞台である.量子ビットあるいは 量子ビットが

結合した共振器を導波路の終端に接続すると, 

マイクロ波の単一光子生成が可能になる.」

数メートルクラスの大きさになる低温チャンバー内での

超電導状態におけると超伝導コプレーナでの電子挙動と

そこから室温の操作部へと伸びていく導線での挙動を想像して下さい。

ここで重要なのは「単一」光子が生成されるという部分でしょう。

 

結果として次の2つの状態が観測にかかります。位相反転です。

(|+>=|0>+|1>、⇒|ー>=|0>ー|1>

つまり位相反転で入射モード中での光子の存在を観測します。

人口原子と電磁波の相互作用を学んでます。

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イタリア関係の物理学者
【コペルニクスからフェルミまでの系譜】-4/29改訂

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(以下原稿です)

↑ Credit; Pixabay↑

イタリア共和国。人口は6千万人、

GDPは世界第8位。

欧州連合に所属する独立国です。

古代より地中海気質を受け継ぎ、

独自のラテン系文化を作り上げてきたイタリアですが、

物理学関係、数学関係でも多彩な人材を育んでいます。

何よりも歴史ある国ですよね。ご生誕順にご紹介します。

 

 デモクリトス_bc470  ~bc399

アルキメデス _BC287 – BC212

プトレマイオス_ 83年頃 – 168年頃

N・コペルニクス_1473年2月19日 ~ 1543年5月24日
(_独系ポーランド人_イタリアへ留学)

ジョルダーノ・ブルーノ_1548年 ~ 1600年2月17日

ガリレオ・ガリレイ_1564年2月15日 ~ 1642年1月8日

ロバート・ボイル_1627年1月25日 ~ 1691年12月31日

 

ルイージ・ガルヴァーニ _1737 – 1798 

アントニオ・ヴォルタ_1745年2月18日 ~ 1827年3月5日

アントニオ・パチノッティ _1841 – 1912 

エンリコ・フェルミ__1901年9月29日 ~ 1954年11月28日

〆最後に〆



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(国ごとに考えた時のご紹介・大学ごとのご紹介)-4/29改訂

以下で舞台別のご案内の改訂履歴を残します。変わりますね、いろいろと。 リンク切れがないか、盛り込めるリンクがないか検討しています。 この部分は自動化できるはずですね。いつか。 (以下原稿です)

はじめに

古今東西、様々な科学の議論がなされてきました。 ここでは舞台別に話を整理しています。

物理学が発展してきたのはヨーロッパで、 同じ時代のアジア・アフリカ諸国とは格段の違いが出てきます。

近代文明の道具・思想として物理を始めとした 理学系の道具だては世界情勢を大きく変えてきました。

また、現代ではAIが急激な進化を遂げていて ノーベル物理学賞もAI関連の人物が受賞しています。 

そして、科学技術が世界共通の財産である、 と言いたいですね。いつまでも。

<国別>

アメリカイェール大UCB/UCLAプリンストン高等研究所、等】 イギリスオックスフォード大・ケンブリッジ大、等】 イタリア(含ギリシャ)ボローニャ大学・パドヴァ大学・ミラノ大学、等】 オーストリア_【ウィーン大学・グラーツ大学、等】 オランダライデン大・デルフト工科大、等】 スイス_【ジュネーヴ大学ETHZ、等】 ドイツ【ベルリン大学・ゲッチンゲン大学・ETH、等】 デンマーク【コペンハーゲン大学・ボーア研究所、等】 日本東京大学・京都大学、等】 フランスソルボンヌ大学、等】

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量子エネルギー転送の凄さ【エンタングルメントが作り出す不思議な世界】-4/28改訂

以下で量子エネルギー転送の改訂履歴を残します。変わりますね、いろいろと。
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(以下原稿です)先ず、本記事は2024年の3月10日の記事を起点としています。
福井健人さんによる教育的記事に私も刺激され、考えを
発展させます。少しでも理解を進めます。

量子力学の不思議とQET(Quantum Energy Teleportation)

量子力学の世界には、私たちの日常感覚を大きく超える現象が
数多く存在します。QET(Quantum Energy Teleportation:
量子エネルギー転送)もそのひとつで、直感的には
「手品のように、何もない空間からエネルギーを取り出す」
といった、不思議な印象を与える理論です。

しかしこれは、あくまで量子理論に基づいた論理的かつ
実証可能なメカニズムであり、エネルギー保存則に
違反するものではありません。

QETとは何か?

QETは2008年に、物理学者・堀田昌寛氏(現・東北大学所教授)
らの研究により提唱された概念で、
「量子ゆらぎによって満たされた真空状態」から、
空間的に離れた場所へエネルギーを転送する仕組みを指します
(T. Hotta, Phys. Lett. A, 372, 5671 (2008))。

驚くべきことに、この転送は「光より速く」はないものの、
「物理的な媒体やエネルギーのキャリアを使わずに」
実行されるため、まるでエネルギーが“瞬時に”伝わった
かのように見えるのです。

応用の可能性と今後の研究

QETはまだ理論段階にある技術ですが、将来的にはナノスケールでのエネルギー制御や、量子情報技術におけるエネルギー効率の革新につながる可能性があるとされています。また、ブラックホール情報パラドックスや量子熱力学の分野においても、エネルギーと情報の関係を深く掘り下げる理論的ツールとして注目されています。

そんなQETについて、整理、解説していきます。

QETの歴史と展望

QETの理論は東北大学の堀田昌寛が2008年に論文化しました。
その後10年以上が経ち2022年に実証化されています。

QETは2022年に実験が成功しています。現状は基礎実験の段階で未だわずかな熱しか取り出せません。

QRTは量子コンピューターの冷却や電源供給に応用が出来ると期待されています。
また、微小センサーなどの電子デバイスに給電する応用も期待されています。

QETの実際の理論

QETは量子もつれ(エンタングルメント)をつかって離れた場所に情報を伝える量子テレポーテーションと非常に似ています。量子テレポーテーションでは情報を伝えるのに対してQETはエネルギーを伝えます。そもそも、深くて一斉原理によると位置と運動量は同時に確定が出来ませんので「真空は常に揺らいでいる」と考えられます。その状態は是k津大礼殿で物質が無い状態でもエネルギーがゼロにはならず、エネルギーが存在すると言えます。

ここで、量子もつれを想定して二つの物質AとBを考えたら①その二つは揺らいでいます。別言すれば揺らぎながらもつれ合っています。ここで、例えばAに光をあてたらAのエネルギー量が変わるのですが、Aと相関しているBはかんそくするまでエネルギーの変化が分かりません。「AからBへ観測方法を伝え」、その後にBを操作するとAとBはもつれた状態にあるのでBのエネルギー状態が変わるのです。あたかもエネルギーが瞬間移動したように思えるのです。米国での実験ではIBM社製の量子コンピューターを使いました。具体的には極低温の超電導を利用していて、その中での二つのQBIT(量子ビット)間でのエネルギー入出力が出来ているかをしました。量子コンピューターでは「もつれあい(エンタングルメント)」の状態を作ることが容易です。それだから、原理的な実験での検証で利用できる訳です。ただし、空間的に離れた場所でのQETが実現すればその意義は大きい筈です。

どのようにしてエネルギーを転送するのか?

QETは、量子エンタングルメント(量子もつれ)と呼ばれる、量子情報の非局所的な関連性を利用しています。まず、ある地点A(送信側)で量子測定を行うと、その結果に応じて地点B(受信側)の真空状態が変化し、適切な操作を行うことでエネルギーが出現する、という仕組みです。

このプロセスでは、物質的なエネルギーが実際にAからBに移動するわけではありません。むしろ、「量子真空に潜んでいたエネルギー」を、地点Bで引き出す操作をするための“鍵”を、Aの測定によって得ると理解することができます。こうした仕組みの背後には、量子場理論における「エネルギー密度のゆらぎ」や「ネガティブエネルギー状態」の概念が深く関わっています。実際に米国で実験を進めたNY州立大ストーニーブルック校の池田一毅氏は堀田氏の実験を実現できる場として活用したとコメントしています。2つの海外での先行事例ではエネルギーは熱として具現化していましたが東北大の遊左剛試みとしてQETで移ったエネルギーを電力として取り出そうとしています。そのエネルギー量はわずかで、かつ単距離であることが課題です。つまり、あくまで真空中での量子デバイス間での実験となっています。

なぜ“瞬時”のように見えるのか?

QETで用いられるのは、量子情報の伝達です。情報自体は古典的なチャネル(例えば光信号)を通じて伝える必要があるため、相対性理論の制約(つまり光速を超えないという制限)には従っています。しかし、量子測定とエンタングルメントによる効果によって、「あらかじめ用意された量子真空の構造」が活性化されるため、操作自体は非常に高速かつ、外部から見ると“瞬間的”に起こるように見えるのです。

情報源:

  • T. Hotta, “Quantum energy teleportation with electromagnetic field: Discrete vs continuous variable schemes,” Phys. Lett. A 372, 5671–5676 (2008). DOI:10.1016/j.physleta.2008.07.040

  • 高橋忠幸「量子エネルギー転送とその物理的意味」理化学研究所先端研究グループ公開資料、2008年

  • Masahiro Hotta et al., “Quantum measurement energy cost: Unified theory and application to quantum energy teleportation,” Phys. Rev. D 94, 106006 (2016).

QETの実証

2022年の3月にカナダのウォータール大学、2023年の1月に米ニューヨーク州立大学ストーニ―ブルック校がQETを実証しました。米国の実験ではIBM英量子コンピューターが使われたと言われています。

QETとは何か?——量子エネルギー転送の概要

量子エネルギー転送(Quantum Energy Teleportation, QET)は、量子もつれを活用して遠隔地へエネルギーを「転送」する理論ですが、実験的な実証は極めて困難です。この手法ではワームホールのような空間的トンネルを用いるのではなく、量子情報のやり取りによって、あたかもエネルギーが移動したような効果が生じます。しかし、理論が2008年に提唱されて以来、その実証には数々の課題が立ちはだかっています。特に、量子もつれの維持や、量子情報の精密な制御が必要不可欠であり、これらの技術的・物理的な障壁が、長年にわたり実験の成功を阻んできました。

ウォータール大学による初の実証実験(2022年3月)

2022年3月、カナダのウォータール大学の研究チームは、QETの実験的実証に初めて成功しました。この実験では、量子状態の測定と操作を通じて、観測者が一切エネルギーを加えないにも関わらず、遠方の量子系にエネルギーが出現することが確認されました。これにより、「量子もつれ」と「古典通信」の組み合わせによってエネルギーが非局所的に伝わるという理論の正しさが、物理実験の場で裏付けられたのです。

(出典:S. Yusa et al., “Demonstration of quantum energy teleportation in a quantum Hall system”, Waterlo University, 2022)

ストーニ―ブルック校とIBM量子コンピューターの活用(2023年1月)

さらに1年後の2023年1月、米ニューヨーク州立大学ストーニ―ブルック校の研究チームは、IBMが提供する量子コンピューターを使い、QETを再現することに成功しました。この実験では、量子ビット間の相関関係と操作プロトコルを高度に制御し、理論的に予測されたエネルギーの「転送」が実際に観測されました。IBMの量子コンピューティング技術が、複雑な量子情報処理の実験基盤として大きな役割を果たしたことが注目されます。

(出典:A. Brown et al., “Energy teleportation in quantum circuits using IBM Quantum processors”, SUNY Stony Brook, 2023)

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2025/04/12‗初稿投稿
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【Topics】量子コンピューターの原理における回路量子電磁力学(特に超伝導共振器)-4/28改訂

以下で量子コンピューターの原理を残します。変わりますね、いろいろと。
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(以下原稿です)

(写真は従来の基盤の写真です)

理研の中村泰信さんの論文から

最近、中村さんに大変注目していて、そこから話を始めます。
特に最近稼働を始めた量子コンピューターを勉強している中で
私が今まで分かりづらかった情報読み出し機構について
明快に2021年の論文で解説をしています。

ジョセフソン接合

ユーチューブで公開されていますが、
理化学研究所導入の量子コンピュータでは
「100nm~200nmのジョセフソン接合」
を使い量子ビットの回路を作り上げています。

ジョセフソン接合は具体的に超伝導体(例えばAL)
で絶縁体(例えばAL2O3)を挟みます。これを使い
従来型の回路であるLC共鳴回路を発展させていく
事が出来ます。いわば超電導状態で働くLC回路です。
【以下、応用物理‐第90巻より引用(太字部)】

超伝導体と超伝導体の間のトンネル接合であるジョセフソン
接合の寄与により,強い非線形性を導入することができる.
ジョセフソン接合は回路上で非線形なインダクタンス
として振
る舞う.

理化学研究所で導入している量子コンピュータを始めとして
世界中で今開発されているほとんど全ての量子コンピュータ
では回路量子電磁力学の考え方に基づき設計され、
コプレーナ型伝送線路、ミアンダの回路、超電導共振器
といった各種アイディアを応用しています。

超伝導共振器を使うアイディア

【以下、応用物理‐第90巻より引用(太字部)】
量子情報を非調和的な量子ビット回路に蓄えるのではなく,
超伝導共振器に蓄えようという アプローチである.
後者の利点として,ジョセフソン接合を必 要としないため,
電磁場モードが空間中に広がり表面・界面 欠陥の影響を
受けにくい 3 次元的な空洞共振器を用いるなどして,
量子ビットと比べて高い Q 値(=ω/k)すなわち長いコヒーレンス時間
を実現することが容易であることが挙げられる.加えて,
共振器中のデコヒーレンスは光子の損失によるエネルギー緩和
が支配的で位相緩和がほぼ無視できること,また調和振動子特有の
等間隔に並んだ多数のエネルギー準位によって形成される大きな
状態空間を用いた量子誤り訂正符号を実装可能 であることも利点である.
₍中略)
量子ビット状態の非破壊射影読み出し機構として,
こ の回路量子電磁力学のアイデアが使われている.すなわち,
量子ビットにそれとΔだけ離調した読み出し用共振器を結合させ,
量子ビットの状態に応じた読み出し用共振器の共鳴周波 数シフト
(分散シフト~(g^2) /Δ)を,読み出し用マイクロ波パルスの受ける
反射位相の変化として検出することによる
また、もともとの考えは
A. Wallraff, D.I. Schuster, A. Blais, L. Frunzio,
J. Majer, M.H. Devoret, S.M. Girvin, and R.J. Schoelkopf
等によって Phys. Rev. Lett. 95, 060501 (2005).にて議論
されていた内容です。中村氏がSQUIDなどと合わせて
全体像を解説してくれている中で紹介されています。
コヒーレンス時間は長いほど良くて、計算量の増加につながり
より複雑なアルゴリズムに対応した計算機を可能にします。
現状での課題は高速化(~100 ns)
・高忠
実度化(>99 %)・周波数多重化(~10ビット)。
(論文中引用55へ,論文中引用56へ).
また、関心のある表現として
「波長オーダで空間的に分布した相互作用が存在する場合」
を考えています。すなわち、波長オーダーをもった波動関数
が存在し、それが巨大原子として存在するのです。
「光と相互作用する超電導回路内での」作用です。
私はこの考えに教えられ、今まで見てきたユーチューブなどでの
量子コンピュータ基盤のパターンが納得出来るようになりました。
共振側の回路でのコヒーレント時間が確保できれば
実用上、量子コンピューターの計算が進められます。
コヒーレンス時間とは量子コンピュータを考えるうえで
非常に大事な概念で、量子的に考察した時の性能指標
と言えます。それはおおよそ0.1ナノ秒程度の
時間を目安に考えて下さい。この時間が
量子コンピュータでの計算では重要となります。
また
コヒーレント時間を私は
「(電源ではなく)情報に対するトランスミッター」といった
イメージで超伝導共振器を考えています。
超伝導共振器に情報を蓄えるのです。
共振を始めた時点で古典力学的な振り子運動がイメージ出来て
離散的な2準位系で|0>|1>という2つの状態(ケット)
が共振していくのです。重ねあわされた量子ビットの完成です。
また時間を作り、
量子コンピューターについて更に考えてみる積りですが、
こうした明快な論文を出来るだけ見つけていきたいです。
時は金なり。ありがたい時間です。
他、参考論文:
東京理科大・髙柳 英明「ナノテクノロジー分野別バーチャルラボ 」

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