学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報学部
時間割コード
Registration Code
1000070
科目区分
Course Category
専門基礎科目
科目名 【日本語】
Course Title
インフォマティックス4
科目名 【英語】
Course Title
Informatics 4
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
SIS-00-2004-J
担当教員 【日本語】
Instructor
長岡 正隆 ○ 太田 元規 鈴木 泰博 BUSCEMI Francesco
担当教員 【英語】
Instructor
NAGAOKA Masataka ○ OTA Motonori SUZUKI Yasuhiro BUSCEMI Francesco
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋2期 金曜日 2時限
Fall2 Fri 2
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style
講義
Lecture
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
共通
必修・選択
Required / Selected
必修


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
情報学の入門として,自然や生態に基づくアルゴリズムなどや,量子計算を代表とする非ノイマン型計算方法について紹介する。さらに量子コンピュータ,材料情報,人工タンパク,DNAコンピュータ,粘菌コンピュータ等についてオムニバス形式で講述する(オムニバス方式/全8回)。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
As an introduction to informatics, we introduce algorithms based on nature and ecology, and non-Neumann type calculation methods, typically represented by quantum computation. In addition, we give a series of lectures on quantum computers, materials informatics, artificial proteins, DNA computers, slime mold computers, etc. in the omnibus form (omnibus / 8 times in total).
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
情報学の入門として,自然や生態に基づくアルゴリズムなど非ノイマン型計算方法について紹介する。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
我々が現在用いているノイマン型計算機の限界を越えるために,新しいアルゴリズムや様々な計算方法が提案されている。本講義では,自然・複雑システム系における情報学の入門として,自然や生態に基づくアルゴリズムなどや,量子計算を代表とする非ノイマン型計算方法を中心に紹介する。具体的には,量子コンピュータ,材料情報,人工タンパク,DNAコンピュータ,粘菌コンピュータ等についてオムニバス形式で講述する。担当教員ごとに授業の事前課題や事後課題を課すので,それぞれの締切までにレポートとして提出する。

1. ガイダンス(長岡)
2. 量子コンピュータの歴史(ブシェーミ)
3. 量子コンピュータの基礎(ブシェーミ)
4. マテリアルズ・インフォマティクス(長岡)
5. 人工タンパク(太田)
6. DNAコンピュータ(鈴木)
7. 粘菌コンピューティング(鈴木)
8. 総括(全員)
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
インフォマティックス1~3の履修が望ましいが,未履修でも受講可能。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
講義中に与える演習課題の評価。合計100点満点で60点以上を合格とする。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
教科書は指定しないが,教員が作成したプリントを配布する。
(より進んだ学習や、補習等についての情報は配布プリントを参照すること)
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
授業において説明した理論や考え方を理解するために課題を与える。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
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)