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はてなキーワード: quantumとは
SVD (特異値分解) について、異なる難易度で説明します。
SVDは、大きな絵を小さなパーツに分ける魔法のようなものです。この魔法を使うと、複雑な絵をシンプルな形に分けることができます。例えば、虹色の絵を赤、青、黄色の3つの基本的な色に分けるようなものです。
SVD (Singular Value Decomposition) は、行列を3つの特別な行列の積に分解する線形代数の手法です。
A = UΣV^T
ここで:
SVDは次元削減、ノイズ除去、データ圧縮などの応用があります。主成分分析 (PCA) とも密接な関係があり、多変量解析や機械学習で広く使用されています。
SVDは任意の複素数体上の m×n 行列 A に対して以下の分解を提供します：
A = UΣV*
ここで:
1. A の階数 r は、非ゼロ特異値の数に等しい
2. A の核空間は V の r+1 列目から n 列目によってスパンされる
3. A の値域は U の最初の r 列によってスパンされる
5. ||A||_2 = σ_1, ||A||_F = √(Σσ_i^2)
応用:
1. 低ランク行列近似 (Eckart–Young–Mirsky の定理)
高度な話題:
6. 量子アルゴリズム:
7. 非線形SVD:
- SVDを用いた固有値問題の解法 (Sturm-Liouville問題等)
お前みたいなアホは坂本 眞人の本で勉強せえや。量子論で分からんとこあるならDavid J. GriffithsのIntroduction to Quantum Mechanicsでも読んどけやボケが
1. 古典力学 (Classical Mechanics):
古典力学では、粒子の運動は時間 t の関数 q(t) で表され、ニュートンの運動方程式を満たすのだ：
q̈ = -U'(q)
ここで、U(q) はポテンシャルエネルギーである。運動方程式は、ラグランジアン L(q) = 1/2q̇² - U(q) に基づく変分問題として再定義でき、作用積分 S(q) = ∫ₐᵇ L(q)dt の極値点として運動を記述するのだ。これは、最小作用の原理とも呼ばれるぞ。
2. 古典場の理論 (Classical Field Theory):
古典場理論では、粒子ではなく、連続的な場 φ(x,t) を考えるのだ。この場は部分微分方程式に従い、例えば波動方程式
□φ = 0
で記述されるぞ。ラグランジアン L(φ) は微分多項式であり、作用積分 S(φ) = ∫_D L(φ)dx dt を極小化することによって運動方程式（オイラー-ラグランジュ方程式）が導かれるのだ。
古典力学と異なり、量子力学では粒子は古典的な軌道を持たず、確率的に動くのだ。ブラウン運動をモデルにして、粒子の位置 q(t) は確率密度
P(q) ∝ e^(-S(q)/κ)
に従い、ここで S(q) = ∫ₐᵇ (1/2q̇² - U(q)) dt は作用、κ は拡散係数である。このような確率的動力学の期待値は、経路積分を用いて計算されるぞ。
量子力学ではブラウン運動モデルを基にしつつ、拡散係数 κ を虚数 iℏ に置き換えるのだ（ℏ はプランク定数）。したがって、量子力学の相関関数は次のように表されるぞ：
⟨q_j₁(t₁) ··· q_jₙ(tₙ)⟩ = ∫ q_j₁(t₁) ··· q_jₙ(tₙ) e^(iS(q)/ℏ) Dq
5. 量子場理論 (Quantum Field Theory):
⟨φ_j₁(x₁, t₁) ··· φ_jₙ(xₙ, tₙ)⟩ = ∫ φ_j₁(x₁, t₁) ··· φ_jₙ(xₙ, tₙ) e^(iS(φ)/ℏ) Dφ
ただし、この積分は複素測度に基づくため、数学的に厳密に定義するのが困難であり、理論物理学における重要な課題となっているのだ。
Ωを仮に100次元の実ベクトル空間R^100とする。各次元は特定の神経活動パターンに対応する。
Ω = {ω ∈ R^100 | ||ω||₂ ≤ 1}
ここで||・||₂はユークリッドノルムである。τは標準的なユークリッド位相とする。
O : Ω → Ω
O(ω) = Aω / ||Aω||₂
ここでAは100×100の実行列で、||Aω||₂ ≠ 0とする。
S[ω] = -∫Ω p(x) log p(x) dx
S[O(ω)] ≤ S[ω] + log(det(AA^T))
dω/dt = F(ω) + G(ω, O)
F(ω) = -αω + β tanh(Wω)
G(ω, O) = γ(O(ω) - ω)
ここでα, β, γは正の定数、Wは100×100の重み行列、tanhは要素ごとの双曲線正接関数である。
g_ij(ω) = E[(∂log p(x|ω)/∂ω_i)(∂log p(x|ω)/∂ω_j)]
ここでE[・]は期待値、p(x|ω)は状態ωでの条件付き確率密度関数である。
ψ(x) = √(p(x)) exp(iθ(x))
Φ[ω] = min_π (I(X;Y) - I(X_π;Y_π))
ここでI(X;Y)は相互情報量、πは可能な分割、X_πとY_πは分割後の変数である。
勾配降下法を用いて定式化する：
ω_new = ω_old - η ∇L(ω_old, O)
L(ω, O) = ||O(ω) - ω_target||₂²
G = (V, E)
V = {v_1, ..., v_100}
E ⊆ V × V
各頂点v_iはω_iに対応し、辺(v_i, v_j)はω_iからω_jへの因果関係を表す。
このモデルはPythonとNumPyを用いて以下のように実装できる：
import numpy as np from scipy.stats import entropy from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt class ConsciousnessModel: def __init__(self, dim=100): self.dim = dim self.omega = np.random.rand(dim) self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) self.A = np.random.rand(dim, dim) self.W = np.random.rand(dim, dim) self.alpha = 0.1 self.beta = 1.0 self.gamma = 0.5 self.eta = 0.01 def observe(self, omega): result = self.A @ omega return result / np.linalg.norm(result) def entropy(self, omega): p = np.abs(omega) / np.sum(np.abs(omega)) return entropy(p) def dynamics(self, omega, t): F = -self.alpha * omega + self.beta * np.tanh(self.W @ omega) G = self.gamma * (self.observe(omega) - omega) return F + G def update(self, target): def loss(o): return np.linalg.norm(self.observe(o) - target)**2 grad = np.zeros_like(self.omega) epsilon = 1e-8 for i in range(self.dim): e = np.zeros(self.dim) e[i] = epsilon grad[i] = (loss(self.omega + e) - loss(self.omega - e)) / (2 * epsilon) self.omega -= self.eta * grad self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) def integrated_information(self, omega): def mutual_info(x, y): p_x = np.abs(x) / np.sum(np.abs(x)) p_y = np.abs(y) / np.sum(np.abs(y)) p_xy = np.abs(np.concatenate([x, y])) / np.sum(np.abs(np.concatenate([x, y]))) return entropy(p_x) + entropy(p_y) - entropy(p_xy) total_info = mutual_info(omega[:self.dim//2], omega[self.dim//2:]) min_info = float('inf') for i in range(1, self.dim): partition_info = mutual_info(omega[:i], omega[i:]) min_info = min(min_info, partition_info) return total_info - min_info def causal_structure(self): threshold = 0.1 return (np.abs(self.W) > threshold).astype(int) def run_simulation(self, steps=1000, dt=0.01): t = np.linspace(0, steps*dt, steps) solution = odeint(self.dynamics, self.omega, t) self.omega = solution[-1] self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) return solution def quantum_state(self): phase = np.random.rand(self.dim) * 2 * np.pi return np.sqrt(np.abs(self.omega)) * np.exp(1j * phase) # モデルの使用例 model = ConsciousnessModel(dim=100) # シミュレーション実行 trajectory = model.run_simulation(steps=10000, dt=0.01) # 最終状態の表示 print("Final state:", model.omega) # エントロピーの計算 print("Entropy:", model.entropy(model.omega)) # 統合情報量の計算 phi = model.integrated_information(model.omega) print("Integrated Information:", phi) # 因果構造の取得 causal_matrix = model.causal_structure() print("Causal Structure:") print(causal_matrix) # 観測の実行 observed_state = model.observe(model.omega) print("Observed state:", observed_state) # 学習の実行 target_state = np.random.rand(model.dim) target_state /= np.linalg.norm(target_state) model.update(target_state) print("Updated state:", model.omega) # 量子状態の生成 quantum_state = model.quantum_state() print("Quantum state:", quantum_state) # 時間発展の可視化 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(trajectory[:, :5]) # 最初の5次元のみプロット plt.title("Time Evolution of Consciousness State") plt.xlabel("Time Step") plt.ylabel("State Value") plt.legend([f"Dim {i+1}" for i in range(5)]) plt.show()
もうすぐ発売から1年経つ。ブレワイは発売日でこそなかったがSwitchと同時購入して、それはもうとんでもなく面白くて3歳からずっとゲームをし続けてきた俺の、人生で面白かったゲームランキングをぶっちぎりで更新した。
当然ティアキンはめちゃくちゃ期待してて、PVが出るたびにコマ送りで確認するくらいだった。発売日は仕事も休みにしてもらって0時からやった。今確認したら発売日は16時間ティアキンしてたらしい。我ながら頭おかしい。
基本的に攻略サイトは見ずに手探りでプレイしていた。ティアキンを遊び尽くしてやるぞ！という気持ちだったので常にコログのお面を被り、センサーを宝箱にセットしてマップを隅々まで探索していた。
逆に祠や洞窟、ミニチャレンジなどはノーヒントだったので普通より時間がかかっていたと思う。祠コンプしたのはコログ900超えたあとだったし。
Twitterでエアロバイクが流れてきたところからウルトラハンドの工作にハマり、5chのウルハンスレに入り浸ったりHyperWikiのフィールドオブジェクトを眺めたりして色々研究したりもしてた。ちなみにゾナウギア重ねバグと"柵"を発見したのと、Quantum Linkを日本に広めたのは俺。
完璧に真っ直ぐ進める3輪エアロバイクとQuantum Linkを使って高速移動と登坂性能を両立した車を作ってウルハン工作欲は一旦満足した(これだけでも1ヶ月くらいは遊べた)ので、その後はストーリーを進めつつコログ集めつつ防具強化素材を集めつつみたいな感じだった。
で、発売から2ヶ月くらいでコログ900個(完全自力)、防具強化だいたい9割くらい、マヨイや井戸など残りの要素は完全コンプリートという状態までいって熱が冷めた。その後ちょくちょくコログを集めて今950個くらい。
まずストーリーに関しては正直どうでもいい。そもそも俺はゲームにおいてストーリーを重視するタイプではないからだ。ティアキンのストーリーの評価は賛否両論で、感動したって人もいればタイムトラベル関連で矛盾があるとか、ゼルダゴリ推しが目に余るとかいう意見もある。まあ確かに言われてみれば確かに設定が甘いとかはあるが、やってる最中はそこまで気にならなかった。
あとブレワイとの繋がりがことごとく消されてるというのは残念だった。ユン坊がダルケルの護りを一切使わないの意味不明だし、ウルボザなんか影も形もない。
UIはブレワイよりはマシになったとはいえまだ全然ダメ。特にスクラビルド関連はゴミすぎるし、ホイールメニューも微妙。俺は賢者を常にOFFにしてたから体感してなかったけど、賢者関連のUIもゴミらしいね。
次は能力に関して。
まずウルトラハンドはめちゃくちゃ面白い。「物を動かしてくっつける」これだけで1本のゲームとして成り立つくらい最強の能力。オープンワールドでこれやったのはヤバイよ。実際俺はこれだけで1ヶ月くらい溶かしたし。
スクラビルドは、うーんって感じ。まずそもそもやってることはウルトラハンドと同じく「物と物をくっつける」なんだから、能力として分ける必要はないのではと思った。ウルトラハンドを武器に適用したらこうなりますよ、的な。あとスクラビルドを作ったせいで武器を朽ちさせる必要がある→見た目が悪くなるというのは結構残念だった。
トーレルーフはこれのおかげで洞窟や井戸を作れたと考えるとまあアリ。モドレコはあんまり使わなかったからぶっちゃけ要らなくね？とにかく4つの能力の中でウルトラハンドだけが突出していてバランスが悪いなと思った。
また賢者の能力がブレワイの英傑の加護に比べて弱くて、むしろ使わないほうが邪魔にならなくていいとさえ思った。
ゾナウギアに関して。
まずエアロバイク(とロケット盾)が強すぎるせいで、移動関連は全てこれでよくなってしまうのがこれまたバランスが悪い。戦闘用ギアに関してもまともにダメージを出すには相当ゾナニウムが必要で、普段使いできないので結局自分で武器振るったほうが速いとなりがち。
これもよく言われていることだが、ブループリントのお気に入り欄が8枠しかないのは少なすぎるのと、オンラインで設計図を交換できたら良かったのにと思う。
俺が一ヶ月かけて作った車も実際スピードが出て楽しいは楽しいが、楽しいだけで便利ではない。だってエアロバイクでいいもん。
あとアップデートで面白いバグが根こそぎ修正されていったのも残念。これとDLCないです発言で今以上に面白くなることはない、と思ってしまったので熱が冷めたと言っても過言ではない。
ボリュームに関して。
多すぎる。ブレワイでも牛丼特盛＋デザートでパフェって感じだったのに、ティアキンではキング牛丼2個にパフェ＋パンケーキ＋お茶2リットルって感じ。盛ればいいってもんじゃない。
それでいてブレワイからやることが大きく変わったわけじゃないので飽きる。ウルハン工作や洞窟探索はブレワイにはなかったので結構楽しめたけど、チャレンジ系やコログ、祠は正直惰性でやってた。
あとやっぱりマップ使いまわしはダメ。地上はマジで既視感凄かった。空島も6割は同じ構造の島だし、地下は景色が全く代わり映えしない。空島と地下はクリアしたら行く意味がないので、結局最後は地上にばかりいて、でも地上は遺跡片が突き刺さってたり深穴があって汚いので、純粋に景色を楽しむことができない。
ブレワイは何度も最初からやってその都度色々な冒険を楽しめたけど、ティアキンは1週目コンプすらできずにお腹いっぱいです。
最初にブレワイはめちゃくちゃ面白かったと書いたが、その理由は今までのゲームになかった圧倒的な自由度にある。
まずゲームを始めてすぐ、何のムービーも誘導もなく、手探りでOPまで進むことになる。そして塔を起動するまでも一度姫さまの声が聞こえるだけ。極めつけに1つ目の祠をクリアしたあとは「残りは全部自力でやってね。じゃ！」と言われる。最高だろ？始まりの台地のマップは全て繋がっていて、エリア間移動もすぐできるので、どこから探索しても構わない。
対してティアキンの始まりの空島ではまずマップの構造とラウルの誘導からして反時計回りに進むことが前提となっている。ウコウホ〜インイサまでは多少広いけど、それ以降はほぼ一本道。実際初見プレイのときもゲームの方から「次はこっちに行ってね」と言われているように感じた。ワープも使えないから後戻りもしづらい。
また「これをしないとストーリーを先に進められない」という、謎解きの形をしたおつかいが多々見られる。
例えばブレワイのゾーラのストーリーは
・ゾーラの街にたどり着く
・ゾーラの街で会話を進める
・ルッタに乗り込む
・ルッタで謎解きをする
こんな感じである。
・ゾーラの街にたどり着く
・像のヘドロを取り除く
・ゾーラの鎧を貰っておく
・シドに会いにいく
・学者に会いにいく
・街の子供の話を聞く
・ドレファン王に会いにいく
・特定の空島に行く
・貯水湖の渦に入り、謎解きをする(長い)
・神殿で謎解きをする
やることが多いよ！ロックマンエグゼ2のフリーズマンシナリオかよ！
とにかくブレワイに比べて自分の好きなように進めるというのがやりづらくなったと感じた。
総評として「ウルトラハンドが500点。それ以外40点で平均して約120点」みたいなゲームだと思った。正直言ってウルトラハンドとほんの少しだけ改善されたUI(と多すぎるボリューム)以外ブレワイに勝ってるところないです。
実際ウルハンで謎解きや工作してるときは本当に面白かったんだけどね…。それ以外の要素もコンプしようとしてしまったのが悪かったと思う。
11:14
"Let me be clear though. Wheeler wasn't saying that conscious minds have direct power over reality, as claimed by some of the worst practitioners of quantum woo."
はっきりさせておきたいのは、ウィーラーは、量子陰謀論の最悪な実践者たちの一部が主張するように、意識が現実を直接コントロールする力を持っているとは言っていないということです。
11:53
"He(Wheeler) also once wrote that is was 'Not consciousness, but the distinction between the probe and the probed that was central to the act of observation'"
Actually, it turned out I DO feel like spending 40min or at least 20min of my life. I'm rather fascinated. In the first video, he says "I'm not taking a view as many people did, in the early days of quantum mechanics that it's the conscious Observer looking at the system". NOTE, it's "Observing", not "Measuring" and he DOES NOT take the view of "the conscious Observer looking at the system".
Now do you really want me to continue in English or do you want to read it in Japanese?
海外のソースを参照して、運動方程式における因果性について調査しました。以下にその結果をまとめます：
以上の情報から、運動方程式における因果性は、その理論や文脈によって異なる解釈が存在することがわかります。したがって、具体的な状況や問いによって、適切な理論や解釈が変わる可能性があります。¹²³
(1) Causality in gravitational theories with second order equations .... https://arxiv.org/abs/2101.11623.
(2) Causality in gravitational theories with second order equations .... https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevD.103.084027.
(3) [quant-ph/9508009] Nonlocality as an axiom for quantum .... https://arxiv.org/abs/quant-ph/9508009.
(4) www.repository.cam.ac.uk. https://www.repository.cam.ac.uk/bitstream/handle/1810/319156/causality.pdf?sequence=1.
(5) undefined. https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.11623.
(6) undefined. https://doi.org/10.1103/PhysRevD.103.084027.
認識あるってChatGPT回答返してるやん。
ワイ： ChatGPTは下記の認識はありますか？ Carlo Rovelli and Francesca Vidotto: "Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory",Cambridge University Press ChatGPT： 私ChatGPTは、Carlo RovelliとFrancesca Vidottoによる「Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory」について、その内容や研究成果についての知識を持っていますが、それを詳細に説明することはできません。私は、自然言語処理技術を利用して文章を読み、一般的な内容や主なアイデアを理解することができますが、深い理解や専門的な議論については、物理学の専門家に相談することが必要です。
ChatGPTを自分用あるいは研究用にカスタムしていない"素の状態"だと、むちゃくちゃ簡単で常識的なことしか回答返さんぞ
いや、そーいう話じゃなくて(まぁ社内の機密情報を投げる社員が問題ないか？と言えばフツーに問題はあるし既にしてるヤツはおる模様)、
むちゃくちゃ簡単で常識的なことであれば、ChatGPTは自然な回答を返すを実現する過程で溜め込んだデータでパターン回答してくれるけど、
ほんの少しでも専門性を必要とすることになるとマジで素の状態じゃぜんぜんダメだぞ
ITの質問とかでも間違った回答返すし、それ以外の雑談レベルでも完全に素の状態じゃこんな感じやで
ワイ： ChatGPTの定義では宇宙共通の時間が存在するとなっているのですか？ ChatGPT： 私ChatGPTは、自己学習を通じて人工知能を実現するために設計されたAIの一つであり、宇宙の時間の存在や非存在についての見解を持っていません。私は、与えられた情報や文脈に基づいて自然言語で回答することができますが、自分自身で新しい情報を創出することはできません。したがって、私自身が宇宙共通の時間の存在についての見解を持っているわけではありません。 ワイ： ChatGPTは下記の認識はありますか？ Carlo Rovelli and Francesca Vidotto: "Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory",Cambridge University Press ChatGPT： 私ChatGPTは、Carlo RovelliとFrancesca Vidottoによる「Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory」について、その内容や研究成果についての知識を持っていますが、それを詳細に説明することはできません。私は、自然言語処理技術を利用して文章を読み、一般的な内容や主なアイデアを理解することができますが、深い理解や専門的な議論については、物理学の専門家に相談することが必要です。 ワイ： Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryについて萌えキャラっぽく説明してください ChatGPT： ええと、Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryは、物理学の分野で研究されている、重力の量子力学的理論についての入門書なんだよ！ これは、カルロ・ロヴェッリとフランチェスカ・ヴィドットが書いた本で、重力場をループ量子重力理論で記述する方法を説明しているんだ！さらに、スピンフォーム理論に基づいて、時空の量子化の方法も解説しているよ！ 重力場や量子力学に興味がある人には、必見の本だよ！まだ高度な数学が必要だけど、興味深いアイデアがたくさん詰まっているんだ！萌えキャラとしては、とっても知的で魅力的な本って感じかな！
ワイ： ChatGPTはDnmt1-dependent Chk1 Pathway Suppression Is Protective against Neuron Divisionについて認識がありますか？ 細胞が増えるということは、細胞の遺伝情報であるＤＮＡが複製され、それを分配する細胞分裂が繰り返されることです。この一連の過程は細胞周期と呼ばれ、ＤＮＡ複製をするＳ期、細胞分裂をするＭ期、このＳ期とＭ期の間にＧ１期とＧ２期が存在します。ニューロンは、細胞分裂を繰り返す神経前駆細胞から主に胎児期において生み出され、分化開始とほぼ同時に別の細胞周期であるＧ０期に入ると考えられています。 味岡准教授らの研究グループは、これまでの研究で、Ｓ期進行のブレーキとして機能するＲｂファミリータンパク質注３）を欠損させると、一部のニューロンが増えることを発見しました（Ajioka et al., Cell 131, 378-390, 2007）。また、このタンパク質を欠損する時期が、ニューロンが増えるか否か決定づけることを見いだし（Oshikawa et al, Development 140, 2310-2320, 2013）、ニューロンが潜在的な増殖能力を秘めていることを明らかにしました。一方で、過去の様々な研究により、脳梗塞やアルツハイマー病で観察されるニューロン脱落の一部は、Ｒｂのリン酸化に続き、細胞周期をＳ期へと進めてから細胞死を起こすということも知られていました。 本研究では、Ｓ期進行後にニューロンの細胞死を誘導するＲｂファミリー欠損モデルを確立し、そのモデルを用いてＭ期進行のブレーキの仕組みを明らかにしました。また、そのブレーキを解除する低分子化合物カンプトテシンを同定しました。さらに、Ｓ期進行後にニューロンが脱落する脳梗塞モデルにおいて、カンプトテシン投与で細胞分裂させることに成功しました。 ChatGPT： 申し訳ありませんが、私はこの研究について直接的な認識を持っていません。ただし、この研究はニューロンの増殖や死亡、脳梗塞のメカニズムに関するもののようですね。Ｒｂファミリータンパク質やカンプトテシンについては少し知っていますが、具体的な研究内容については詳しくはありません。ごめんなさい
おリモートで働いているときに、求められるお成果をお期限内に出しさえすれば結構自由ですわねと当たり前ながら気がついたのですわ❗
お会社では落ち着けるお場所を探しておトイレに籠もる、なんてことをするかもしれないけれど、お自宅ならどこでも落ち着ける。食べたいものがあればいつでも食べられるのですし、お部屋の中でおストレッチをしていても良いですわ！
こう言うと「怠けてる！」とお怒りのご高齢者もいそうですけれど、仕事として出すべきお成果は出している。お出社とお自宅の違いは、お会社でやったらお奇行と思われる行動をしているかどうかだけですわ。つまり生産性お自体は落ちていませんのよ。
なんというの、幾人のお世間のお人を観察して思ったのは、仕事をしているのではなく、忙しいふりをしているだけのお人が結構いるのですわね。忙しいおフリをしていないお人を無根拠に怒鳴るお高齢者もいる。
あるお記事で「お合理性が過大評価されてる!」というのを見たんですけれど、お合理性が過小評価されてるんではありませんの？
もちろんお自分も不合理なことをいたしますけれど、お合理性ってお自分を守るために使うのでして、お合理性を攻撃するお人って詐欺師と同じようにお人の弱さに漬け込もうとしてるとしか思えないのですわ！
ーーー
今日はquantum random number generatorが「自分自身のこと」というトピックを選択したので独り言日記を書きます。お気づきかと思いますが、自分は匿名ダイアリーを独り言を書く日記だと思っているので、基本的に反応数とかはどうでもいいって感じでぼちぼちやってます。(ところで、以前年齢について書き込みましたが、あれは詐称でした)
...みたいな知識マウントをとって優越感に浸るのは簡単っすよねー。
でもさ、知識も重要かもしれないけど、実際のタスクや問題を解決することのほうがもっと重要って分かってる？坊や？
そこで「量子力学上のタスクをゲーム化して解いてもらうのは？」というアイデアがあるんすよ。
以下のリンクでは、実際にquantum gameをプレイすることができ、誰でも着手できます。
まずは用意されたゲームを一通りプレイすれば、直感的に回路について理解することができちゃうわけよ。
その後で、仮想実験室って機能を使うと、量子力学の本質の探求、量子コンピューティングのシミュレーション、量子暗号、直感に反する量子現象の探求、過去の実験などを再現することができて有用。
こういうゲーミフィケーションによって、例えば大学でより効果的に量子力学について教育ができるんっすけど、実際、オックスフォード大学やスタンフォード大学の量子情報コースで使用されておりまっす。
「正規の投票用紙には、QFS（Quantum Financial System 量子金融システム）のブロックチェーン暗号技術を用いたWatermark（透かし）を入れている」って情報が流れてますが、どういった技術でしょうか？
ググっても論文に行き当たりません。
「Quantum Financial Systemは、従来のコンピューターで実行するために作成されたものではなく、衛星に配置された量子コンピューターを介して作成されています。」とか言われても、にわかに信じることができません。
http://evertise.net/understanding-the-quantum-financial-system/
この間、増田でプレイしたゲームを晒してたのを見て面白かったから自分のも晒してみる。
おすすめがあったら教えてくれ。
↓
Rocket League
Sid Meier's Civilization V
RimWorld
METAL GEAR SOLID V: THE PHANTOM PAIN
Heat Signature
7 Days to Die
Assassin's Creed IV Black Flag
Sniper Elite 4
Reassembly
METAL GEAR SOLID V: GROUND ZEROES
The Witcher 3: Wild Hunt
Kerbal Space Program
Watch_Dogs 2
Tom Clancy's Ghost Recon® Wildlands
Tom Clancy's Splinter Cell Blacklist
Dungeon Warfare
Far Cry 4
Graveyard Keeper
Starbound
INSIDE
Stardew Valley
Project Zomboid
Papers, Please
BioShock Infinite
Universe Sandbox
Portal 2
Avorion
Starbound - Unstable
Superflight
DARK SOULS™ II
How to Survive
Quantum Break
Undertale
GRIS
Age of Empires® III: Complete Collection
Gunpoint
片道勇者
Garry's Mod
The Talos Principle
Return of the Obra Dinn
Rebel Galaxy
Game Builder
Valiant Hearts: The Great War™ / Soldats Inconnus : Mémoires de la Grande Guerre™
DiRT Rally
Invisible, Inc.
UNDEFEATED
Sins of a Solar Empire: Rebellion
Wallpaper Engine
The Witness
Age of Empires II (2013)
The Flood
VRChat
Grow Home
Age of Empires II (2013): The Forgotten
Assassin's Creed III Remastered
Audio Party Pack (オーディオ・パーティパック)
BioShock 2
BioShock 2 Remastered
BioShock Remastered
Borderlands 2: Headhunter 1: Bloody Harvest
Borderlands 2: Headhunter 2: Wattle Gobbler
Borderlands 2: Headhunter 3: Mercenary Day
Borderlands 2: Headhunter 4: Wedding Day Massacre
Borderlands 2: Headhunter 5: Son of Crawmerax
Borderlands: The Pre-Sequel
BROKE PROTOCOL: Online City RPG
Cities: Skylines - After Dark
Cities: Skylines - Green Cities
Cities: Skylines - Mass Transit
Civilization V - Scrambled Continents Map Pack
Crusader Kings II
Crusader Kings II: African Portraits
Crusader Kings II: South Indian Portraits 5 Year Anniversary Gift
Cuisine Royale
Dead Rising 3 DLC1
Dead Rising 3 DLC2
Dead Rising 3 DLC3
Dead Rising 3 DLC4
Door Kickers
Evolvation
For Honor
Fortified
Hacknet
Insurgency
Killing Floor Mod: Defence Alliance 2
Murderous Pursuits
PAYDAY 2
Pinball FX3
Prismata
Regions Of Ruin
Satellite Reign
Sid Meier's Civilization III: Complete
Sid Meier's Civilization V: Brave New World
Starpoint Gemini 2
Stellaris: Original Game Soundtrack
Streamline
The Escapists 2 - Dungeons and Duct Tape
The Flame in the Flood
The LEGO® NINJAGO® Movie Video Game
The Talos Principle - Bonus Content
The Talos Principle - Prototype
The Talos Principle - Soundtrack
The Talos Principle: Road To Gehenna
The Witcher 2: Assassins of Kings Enhanced Edition
The Witcher: Enhanced Edition
Viscera Cleanup Detail: Shadow Warrior
Yume Nikki
ZACH-LIKE
・Kenshiはニコニコ動画で見て面白そうだと思い、プレイしたんだけどとても重くてまともにプレイできなかった思い出。
そうなんだけども、じゃあ生物ってなに？って話になるじゃん？
人間や生物と定義されるものも分子が組織化されて出来てるじゃん？
でも生き物ではないと定義されているもの・・・例えば鉱物だって分子が組織化されて出来てるじゃん？
そして、その鉱物も増えたり大きくなったり硬くなったり、あたかも生物が成長／変態しているかのような動きを見せるじゃん？
例えばルーマニアにある岩のトロヴァント(Trovant)とか、鵜ノ崎の小豆岩とかさ
変化するという点において生物と違わないじゃん？
生物と呼ばれるものは色んなものを取り込みながら無駄に動きまわってエネルギーを消費することを選んだけど
ーーー 追 記 1 ーーー
増田「なんで物理現象に「目的」があると考えようとするのか……？」(anond:20200319154828)
そもそも分子って自己組織化って現象すごくなぜだろう？ってならん？なんで自ら安定した形に組みあがっていくの？みたいな？何のために？
現象に意味などの無いって言っちゃそれまでだけど、じゃあ、生命という現象のワイたちは意味ないの？？？みたいな
直球で”量子生物学“なんてのが存在する。量子科学の視点から生物にアプローチしている
[TED] 量子生物学は生命の最大の謎を解明するか？(How quantum biology might explain life's biggest questions)
[主催: 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構] 第1回量子生命科学研究会
そして、熱運動的なゆらぎ
https://brh.co.jp/s_library/interview/58/
・・・からの、『脳の「ゆらぎ」を応用した超低消費電力のコンピュータ』を作れるのでは？とかやってる
https://wisdom.nec.com/ja/technology/2017011301/index.html
ーーー 追 記 2ーーー
生命システムは複雑ではありますが，非生命の物質と同じ，通常の物質系（原子・分子・イオンなど）からできています．したがって，
材料的には生命と非生命の物質の間に本質的な違いはありません．それでは，「生命」と「物質」の違いはどこにあるのでしょうか．
(略)
非生命の物質から自律的に動く人工的な生命システムを創り，「生命」と「物質」の違いに迫る研究を進めています．
https://www.biophys.jp/highschool/E-26.html
”生きる意味を考える” ということは
2019年版ものづくり白書(https://www.meti.go.jp/press/2019/06/20190611002/20190611002_01.pdf)の10ページにあるように、日本の売上とシェアは低下している。
部品について高いシェアを確保しているのは確かだが、インテルですらAppleのモデムが採用されないとなった時点で事業継続できなくなるといったリスクがある。
JDIもそうだがAppleの需要に合わせて生産能力を高める投資をすると、投資したあとで不採用通告されると倒産となる。
経済産業省の組織図の中には、半導体課は現時点で存在しない。(https://www.meti.go.jp/intro/pdf/a_soshikizu.pdf)
地方に工場を持つ場合は、雇用という面で考慮しないといけなかっただろうが、もう国策として後押しはない。
量子コンピュータについて国家戦略案が出ていたが、測定器メーカーのキーサイトが出しているS5060A Quantum Engineering Toolkitに積まれているのは、インテルCPUとFPGAであり、
量子コンピュータが量子コンピュータを制御する時代はまだ遠い。中はマイクロ波制御の塊でもある。
GAFAMに注目が集まりがちだが、アメリカは支えている産業の種類が多いことが強みになっている。
半導体を設計するためのソフトウェアはEDAというがライセンス料がかなり高い。
先端プロセスになればなるほど高く複雑になり、マシンパワーもライセンス料も必要となる。
日本のデフレが長く続いているにも関わらず費用が高くなっていった。
国内企業でまかなえていれば、お金が周り、投資に向いていただろうが、負担の方が重くなった形だ。
日本のソフトウェア産業というと、Web周りに偏りがあるが、製造・設計に関わるソフトウェア技術者が増えなかったというのが一因ではないだろうか。
製造業のインフラや使用しているソフトが古いなどハードへの投資しか規模的にできなかったのも要因の一つだろう。
自社内で事業化できなかった技術を社外に公開して道を作るというのが下手だった。
毎日のようにGAFAはニュースになるが、日本企業の場合はならない。
国内のニュースバリューが海外動向の方が高いのと、取材をせず、海外から流れてくるニュースを翻訳することが利益につながる構造がある。
結果、国内投資に回らない。わかりやすい不動産へお金が流れている。
経営が悪いといってしまえばそうだろうが、逆境からの戦略というのがない。
運よく利益をあげているところでも、自分達から攻めて状況を作り出したわけではなく、状況に流されていると利益が出たといった感じではないだろうか。
量子コンピュータ関係でアメリカが先行したことを受けてようやく予算が動きそうだ。
Google quantum labの人達が凄かったり、量子超越性実証のサポートをしたScott Aaronsonのような人達が、日本にいるかというのが一つ。
もう一つは、Keysightという会社がQuantum Engineering Toolkitという量子コンピュータの制御・評価システムを作っているが、
マイクロ波の制御が元になっている。日本にここまでの企業があるか？と言われるともう無いように思える。
他にも冷却用のヘリウムが米国連邦ヘリウム貯蔵庫から出てこないので日本ではなくなって再回収を余儀なくされていたりと、
Googleだからできたというだけでなく、周辺技術・環境から作らないといけない。
脱線するが、量子コンピュータで既存の汎用コンピューターが置き換えるとコメントが見受けられたが、
先ほどのQuantum Engineering Toolkitに入っているのはインテルのCore i5などであり、汎用コンピューター＋アクセラレータとしての量子コンピュータという構成は
しばらく続くように思える。
話を戻して、量子コンピュータに限らず、国家の威信をかけて科学技術を高めることはできるのか。
