はじめに
量子コンピュータでは最適化のアルゴリズムに量子アニーリングを使っていますが、その量子アニーリングを学ぶ前に古典コンピュータでシミュレーテッドアニーリング（以下SA）を学ぶのが最適です。今回は従来型コンピュータでPythonをつかってのSAを学びます。
カリキュラム
全部で1時間半くらいの分量です。残りは質疑などを行い、疑問点を解消します。
今回は実際のツールを使ってみるくらいの分量を想定し、簡単な回路を実装して答えを確認します。
１、シミュレーテッドアニーリング概要
２、シミュレーテッドアニーリングの演算の手順
３、シミュレーテッドアニーリングのアプリケーション例の紹介
４、シミュレーテッドアニーリングを作ってみよう
５、まとめ
用意するもの
手持ちのノートPCを準備してください。
インストールするもの
pythonとかjupyternotebookとかgoogle colabとかipythonとかpythonの環境を用意してください。
pythonに関する基本的な知識は多少必要です。
当日はコードをお渡しするので最悪聞いてるだけでも大丈夫です。
Google colabについて
google colabを使いたいと言う方が最近多いです。その場合にはgoogle colabが使えますので、
会場でwifiをつないでその場でインストールします。
量子コンピュータ講座について
様々なコースで定期的にレベルに合わせて量子コンピュータ周りを学んでいきます。
料金
会場払いで5000円（税込）。領収書を出します。
