三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 工学研究科(博士前期課程)機械工学専攻
領域 主領域 : A; 副領域 : E, F
受講対象学生 大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次
選択・必修 選択
授業科目名 先端量子技術特論
せんたんりょうしぎじゅつとくろん
Next quantum technology
単位数 2 単位
ナンバリングコード
開放科目 非開放科目　　 　
開講学期

前期
開講時間 木曜日 5, 6時限
授業形態

対面授業

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所 工学研究科１１番教室
担当教員 小竹茂夫（工学研究科）
河村貴宏（工学研究科）
KOTAKE Shigeo
KAWAMURA Takahiro
SDGsの目標
連絡事項

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要 来る次世代の量子技術として，力学・機械制御系・材料の機械的性質への量子アルゴリズムの応用について，学びかつ議論を行います．本講義では，力学・解析力学・量子力学の力学系のまとめとして，これらを体系的，横断的に理解する場を提供します．特にマクロな機械制御における，区分時間整定制御の理論的基礎を固めると共に，この制御の具体的応用を学ぶことで，従来の複雑な制御理論の簡明化を進めます．主として，ニュートン力学下で発展してきた制御理論における非自律微分方程式の限界と被制御－制御系を含んだ多体系の波動（量子）アルゴリズムとの関係や，リアプノフ安定性をはじめとする制御の安定性問題を，従来の制御理論，解析力学の時間的に変化する拘束条件，量子ルゴリズムといった複数の観点から眺めます．

We will study and discuss the application of quantum algorithms to dynamics, mechanical control systems, and mechanical properties of materials as the next-generation quantum technology. In this lecture, as a summary of the dynamical systems of mechanics, analytical mechanics, and quantum mechanics, we will provide a place to understand them systematically and cross-sectionally. In particular, in macro machine control, we solidify the theoretical foundation of piecewise time settling control, and by learning specific applications of this control, we will advance the simplification of conventional complicated control theory. Mainly, the relationship between the limit of non-autonomous differential equations in the control theory developed under Newtonian mechanics and the wave (quantum) algorithm of many bodies including the controlled-controlled system, and the stability of control including Lyapunov stability. We look at the property problem from multiple perspectives: conventional control theory, time-varying constraints in analytical mechanics, and quantum algorithms.
学修の目的 ニュートン力学を背景とする制御理論の限界が理解できます．
従来の制御理論を外側から眺めることができます．
自律微分方程式の体系化と非自律微分方程式における難点が理解できます．
解析力学における非保存力と保存力の関係が理解できます．
解析力学における時間に依存する（しない）拘束条件rheonomic（scleronomic）の違いが理解できます．
リアプノフ安定性の非保存力下での困難な点が理解できます．
量子アルゴリズム・量子情報理論が理解できます．
マクロな機械制御を量子アルゴリズム的観点から理解できます．

You can understand the limits of control theory based on Newtonian mechanics.
You can look at conventional control theory from the outside.
You can understand the difficulties in systematization of autonomous differential equations and non-autonomous differential equations.
You can understand the relationship between non-conservative and conservative forces in analytical mechanics.
You can understand the difference between rheonomic (scleronomic) constraints that are (or are not) dependent on time in analytical mechanics.
You can understand the difficulty of Lyapunov stability under non-conservative forces.
You can understand quantum algorithms and quantum information theory.
You can understand macroscopic machine control from the viewpoint of quantum algorithms.
学修の到達目標 ニュートン力学を背景とする制御理論の限界が理解できます．
従来の制御理論を外側から眺めることができます．
自律微分方程式の体系化と非自律微分方程式における難点が理解できます．
解析力学における非保存力と保存力の関係が理解できます．
解析力学における時間に依存する（しない）拘束条件rheonomic（scleronomic）の違いが理解できます．
リアプノフ安定性の非保存力下での困難な点が理解できます．
量子アルゴリズム・量子情報理論が理解できます．
マクロな機械制御を量子アルゴリズム的観点から理解できます．

You can understand the limits of control theory based on Newtonian mechanics.
You can look at conventional control theory from the outside.
You can understand the difficulties in systematization of autonomous differential equations and non-autonomous differential equations.
You can understand the relationship between non-conservative and conservative forces in analytical mechanics.
You can understand the difference between rheonomic (scleronomic) constraints that are (or are not) dependent on time in analytical mechanics.
You can understand the difficulty of Lyapunov stability under non-conservative forces.
You can understand quantum algorithms and quantum information theory.
You can understand macroscopic machine control from the viewpoint of quantum algorithms.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
○ 全学の教育目標
感じる力
  • ○感性
  • 　共感
  • ○主体性
考える力
  • ○幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  • 　リーダーシップ・フォロワーシップ
  • 　実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  • 　心身・健康に対する意識
  • 　社会人としての態度・倫理観

○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準 出席2０％，レポート40％，発表40％，計１００％
Attendance 20%, report 40%, presentation 40%, total 100%
授業の方法 講義 演習 実験 実習

授業の特徴

PBL

問題提示型PBL（事例シナリオ活用含）
プロジェクト型PBL

特色ある教育

プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業
グループ学習の要素を加えた授業
Moodleを活用する授業
キャリア教育の要素を加えた授業

英語を用いた教育

教員と学生のやり取りは日本語でも、英語による論文や教材の講読を含んだ授業
授業アンケート結果を受けての改善点 学生が自らおこなう，プレゼンテーション/実習を取り入れた，自主的な学習を促す授業を行う．
Conduct classes that encourage self-directed learning that incorporates presentations/ project learning and is conducted by students themselves.
教科書 特になし
Nothing special
参考書 解くための微分方程式と力学系理論 千葉 逸人 現代数学社
解析力学と変分原理，C.Lanczos著，日刊工業新聞社
量子コンピュータの基礎 (臨時別冊・数理科学 SGCライブラリ)
Pythonではじめるプログラミング　小波, 秀雄　インプレス
たのしくできるArduino電子制御 ―Processingでパソコンと連携― 牧野浩二 東京電機大学出版局
入門Mathematica ―決定版Ver.7対応 いろいろな問題が解ける!理解できる!―　日本Mathematicaユーザー会　東京電機大学出版局
Vorlesungen uber die Prinzipe der Mechanik, L. Boltzmann, Legare street press
オフィスアワー 月曜：10：30-12：00
受講要件 「先端量子技術演習」とセットで受講すること．
This course must be taken together with "Exercise in Next Quantum Technology".
予め履修が望ましい科目 量子力学，力学，基礎物理学１，解析力学
Quantum Mechanics, Mechanics, Fundamental Physics 1, Analytical Mechanics
発展科目 先端量子技術演習
Exercise in Next Quantum Technology
その他 英語対応授業である。
留学生等，日本語での対応が難しい学生が受講する場合は，英語にて講義を行います．
For students who have difficulty communicating in Japanese, such as international students, lectures will be given in English.

授業計画

MoodleのコースURL https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=266#section-0
キーワード 解析力学，力学，量子アルゴリズム
Key Word(s) Analytical Mechanics, Mechanics, Quantum Algorithm
学修内容 第1回　講義：本講義の概要説明・プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業：線形微分方程式とは/従来の制御理論（状態フィードバック）とは？
第2回　演習：Arduinoによる機械制御（その１　デジタル回路とプログラム制御）
第3回　演習：Arduinoによる機械制御（その２　ADC, DAC回路による装置の駆動・計測）
第4回　プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業：リアプノフ安定性とは/非自律微分方程式・有限時間整定制御とは
第5回　演習：Arduinoによる機械制御（その3　様々なモーターの駆動）
第6回　演習：Arduinoによる機械制御（その4　様々な駆動装置の開発）
第7回　プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業：量子情報理論・量子アルゴリズム/多体系における量子アルゴリズム
第8回　演習：PCによる機械制御（その１　測定機器の自動制御）
第9回　演習：PCによる機械制御（その２　測定機器の開発１）
第10回　プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業：非線形機器の制御/楕円関数の応用
第11回　演習：Mathematicaによるシミュレーション（その１　非線形機器のプログラム作成）
第12回　プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業：機械的性質と物性測定
第13回　演習：PCによる機械制御（その３　測定機器の開発２）
第14回　演習：PCによる機械制御（その４　測定機器の開発３）
第15回　最終プレゼンテーション

1st Lecture: Overview of this lecture/Presentation/Class incorporating debate: What is a linear differential equation/What is conventional control theory (state feedback)?
2nd Exercise: Machine control using Arduino (Part 1: Digital circuits and program control)
3rd Exercise: Machine control using Arduino (Part 2: Driving and measuring equipment using ADC and DAC circuits)
4th presentation/class that incorporates debate: What is Lyapunov stability/What is non-autonomous differential equation/finite time settling control?
5th Exercise: Machine control using Arduino (Part 3: Driving various motors)
6th Exercise: Machine control using Arduino (Part 4: Development of various drive devices)
7th Class that incorporates presentation/debate: Quantum information theory/Quantum algorithms/Quantum algorithms in many-body systems
8th Exercise: Machine control using PC (Part 1: Automatic control of measuring equipment)
9th Exercise: Machine control using PC (Part 2: Development of measuring equipment 1)
10th Presentation/Class incorporating debate: Control of nonlinear equipment/Application of elliptic functions
11th Exercise: Simulation using Mathematica (Part 1: Creating a program for nonlinear equipment)
12th Class that incorporates presentation/debate: Mechanical properties and physical property measurements
13th Exercise: Machine control using PC (Part 3: Development of measuring equipment 2)
14th Exercise: Machine control using PC (Part 4: Development of measuring equipment 3)
15th Final Presentation
事前・事後学修の内容 基本的に，事後学習及びそれらのまとめとしてのプレゼンテーションにより，学習してもらいます．
事前学習は，講義で取り上げる資料を前もって読んでもらうことで行いますが，それほど重視しません．

講義資料
第1回　解くための微分方程式と力学系理論 千葉 逸人 現代数学社
第2〜6回　たのしくできるArduino電子制御 ―Processingでパソコンと連携― 牧野浩二 東京電機大学出版局
第7回　量子コンピュータの基礎 (臨時別冊・数理科学 SGCライブラリ)
第7〜14回　Pythonではじめるプログラミング　小波, 秀雄　インプレス
第11回　入門Mathematica ―決定版Ver.7対応 いろいろな問題が解ける!理解できる!―　日本Mathematicaユーザー会　東京電機大学出版局，プログラムを配布

Lecture material
事前学修の時間:30分/回 　　　事後学修の時間:120分/回

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