コンピュータ・情報
ナチュラルコンピューティング・シリーズ
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最先端研究者必携シリーズ!!ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。第1巻『光計算』は光物理現象を演算系とする情報処理を考え、光を用いる計算ならではの独自計算方式やアイデアを取り上げ、その基本概念や手法を説明。応用例も紹介する。
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ナチュラルコンピューティング(NC, 自然計算)とは、自然界に内在する計算機構やアルゴリズムから、計算という概念そのものを理解し、自然ひいては人の理解につなげて、新たな計算メカニズムの創発を目指す学問分野である。
NCシリーズ第7巻となる本書は、「触覚に関わる計算」を通して、本シリーズに通底する自然計算の基礎概念を、初学者にも分かりやすく紹介していく。計算そのものに興味がある読者に向けて、科学史や科学哲学から見た計算についての解説もあり、計算について幅広い教養を身に付けたい読者必見の一冊。
【目次】
第1章 はじめに
第2章 自然計算学〜自然をアルゴリズムとして理解する
第3章“人工計算”
第4章 アルゴリズムの表記法〜カテゴリー論(category・圏論)
第5章 計算
第6章 自然計算〜南方熊楠の哲学・方法
第7章 抽象化学系〜Abstract Rewriting System on Multisets, ARMS
第8章 ルールダイナミクス(ルール力学系)のアルゴリズム
第9章 ARMS によるモデル化
第10章 自然計算〜「計算」がヒトと自然を融合させる
第11章 触覚による相互誘導計算〜導入・「触譜とマッサージ」
第12章 エピローグに代えて〜南方熊楠の科学論と展開
おわりに -
量子コンピュータはすでに商用化されている! 本書は、量子論を計算原理に組み込んだ量子計算について多角的に解説する。特に近年商用化された量子アナログコンピュータと、道半ばの量子デジタルコンピュータについてその仕組みや違いについて詳しく解き明かす。また、量子通信についても量子もつれ情報伝達、量子公開鍵暗号などを紹介する。量子計算に興味・関心のある大学院生、研究者には必携の書である。
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最先端研究者必携シリーズ!! ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。可逆計算には、どの時点の状態をとっても直前の時刻の状態を唯一に決められるという性質がある。ファインマンがその方向性を論じて以来、本格的な研究が始まった。量子コンピュータとも大変親和性があり、計算システムの全く新しい概念を提供する。
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最先端研究者必携シリーズ!! ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。思考や記憶など,脳の活動を担うニューロンの状態変化を情報処理システムと捉える新しい計算方式「カオスニューラルネットワーク・モデル」を解説。この計算方式では「アルゴリズムによる計算」ではなく,ダイナミクス―多数素子による超並列処理―により計算を行う。従来のコンピュータが“苦手”としている最適化問題などを解かせることで,その有用性や可能性を論じる。先進的な計算機科学に興味を持つ学生,研究者が対象。
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最先端研究者必携シリーズ!!ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。本巻は、DNAナノエンジニアリングについて、基礎から最先端の研究までを解説。読者は、情報科学、材料科学、生命科学、システム工学等の学生・研究者である。
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自然計算へのいざない:ナチュラルコンピューティング・シリーズ
小林聡/ 萩谷昌己/ 横森貴/ 山村雅幸/ 木賀大介/ 礒川悌次郎/ フェルディナンド・ペパー/ 西田泰伸/ 角谷良彦/ 本多健太郎
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2017年10月18日配信
¥3,740(税込)
実は自然は計算をしている! 自然界は、私たちが考える以上に様々な手法で計算をしている。本書は、その計算手法―アルゴリズム―を読み解き、新たな情報処理を確立しようという最先端の試みを、数式を極力避けて平易に解説した。わくわくする最先端の科学・技術に興味のある学部生、大学院生、研究者には必携の書である。
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最先端研究者必携シリーズ!!ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。第1巻『光計算』は光物理現象を演算系とする情報処理を考え、光を用いる計算ならではの独自計算方式やアイデアを取り上げ、その基本概念や手法を説明。応用例も紹介する。
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