日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
理学研究科/Graduate School of ScienceGraduate School of Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
LA206/LA206LA206 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
テンソルネットワークの基礎と発展 |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class StyleCampus |
|
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期他/Fall OthersFall Others |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
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| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
PHY5290 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
|
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
|
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
|
| 備考/ NotesNotes |
集中講義：日程はR Guide「集中講義日程」を確認すること CB121理論物理学講究６（統計物理学）、RA206統計物理学と合同授業 |
This course aims to understand the basics of tensor network representation in statistical physics and quantum many-body problems and to master approximation and computation techniques in tensor networks.
As examples of tensor networks in statistical physics and quantum many-body problems, we will introduce approximate computation by tensor renormalization group and tensor network representation of quantum many-body states. Starting with a review of low-rank approximation of matrices, the lecture will cover the basics and recent developments of tensor networks and their applications.
| 1 | 導入：物理とテンソルネットワーク |
| 2 | 行列の特異値分解と低ランク近似 |
| 3 | 低ランク近似のテンソルへの拡張と応用 |
| 4 | テンソルネットワーク繰り込みの基礎 |
| 5 | テンソルネットワーク繰り込みの発展 |
| 6 | テンソルネットワーク繰り込みの応用 |
| 7 | 情報のエンタングルメントと行列積表現 |
| 8 | 行列積表現の性質 |
| 9 | 行列積表現の応用 |
| 10 | テンソルネットワーク表現への発展 |
| 11 | テンソルネットワーク表現の応用 |
| 12 | 量子回路とテンソルネットワーク |
| 13 | 量子誤り訂正とテンソルネットワーク |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
授業時間外の学習に関する指示は、必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終レポート(Final Report)(40%) 授業への参加度(30%) 中間レポート(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 西野友年 | 『テンソルネットワークの基礎と応用: 統計物理・量子情報・機械学習 (SGCライブラリ 169)』 | サイエンス社 | 2021 | 4781915159 |
| その他 (Others) | |||||
| R. Orús, A practical introduction to tensor networks: Matrix product states and projected entangled pair states, Annals of Physics, 349, 117 (2014). | |||||
統計物理、量子多体問題におけるテンソルネットワーク表現の基礎を理解し、テンソルネットワークでの近似と計算技術を習得する。
This course aims to understand the basics of tensor network representation in statistical physics and quantum many-body problems and to master approximation and computation techniques in tensor networks.
テンソルネットワークの統計物理・量子多体問題における活用例として、テンソル繰り込みによる近似計算と、量子多体状態のテンソルネットワーク表現について紹介する。これらの基礎となる行列の低ランク近似の復習から初めて、テンソルネットワークの基礎と近年の発展、および、応用例について講義する。
As examples of tensor networks in statistical physics and quantum many-body problems, we will introduce approximate computation by tensor renormalization group and tensor network representation of quantum many-body states. Starting with a review of low-rank approximation of matrices, the lecture will cover the basics and recent developments of tensor networks and their applications.
| 1 | 導入：物理とテンソルネットワーク |
| 2 | 行列の特異値分解と低ランク近似 |
| 3 | 低ランク近似のテンソルへの拡張と応用 |
| 4 | テンソルネットワーク繰り込みの基礎 |
| 5 | テンソルネットワーク繰り込みの発展 |
| 6 | テンソルネットワーク繰り込みの応用 |
| 7 | 情報のエンタングルメントと行列積表現 |
| 8 | 行列積表現の性質 |
| 9 | 行列積表現の応用 |
| 10 | テンソルネットワーク表現への発展 |
| 11 | テンソルネットワーク表現の応用 |
| 12 | 量子回路とテンソルネットワーク |
| 13 | 量子誤り訂正とテンソルネットワーク |
| 14 | まとめ |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
授業時間外の学習に関する指示は、必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終レポート(Final Report)(40%) 授業への参加度(30%) 中間レポート(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 西野友年 | 『テンソルネットワークの基礎と応用: 統計物理・量子情報・機械学習 (SGCライブラリ 169)』 | サイエンス社 | 2021 | 4781915159 |
| その他 (Others) | |||||
| R. Orús, A practical introduction to tensor networks: Matrix product states and projected entangled pair states, Annals of Physics, 349, 117 (2014). | |||||