2024年12月27日2024年12月17日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す【トピック】東大が量子コンピューターを2023年秋に導入（IBM社製‗127量子ビット）12/27改訂 こんにちはコウジです。 「東大が量子コンピューター」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 （以下原稿）(写真は従来の基盤の写真です）以下投稿の内容は2023/04/22の 日経新聞記載の情報を起点とします。 現代の情報だと考えて下さい。新聞記事を俯瞰的にに考えていくと 税金の使い道の話でもあります。 日本国民の皆様が一緒になって考えて、 出来れば知恵を出し合えたらより良い展開に つながる類の話題なのです。しかし、 実のところ、大多数の日本国民は 「量子コンピュータ？言葉は聞くけれども…」 って感じで内容が議論されていません。 議論を喚起しましょう。本記事では私論を中心に語ります。但し、 記載した量子ビット数の情報は何度も確認しています。ニュースのアナウンサーも語れる内容が少ない のでしょう。そんな中で東大本郷キャンバスでは 記者会見が開かれ、IBM社のフェローが 「有用な量子コンピューターの世界がすぐそこまで来ている」 と語っています。物理学を専攻していた私でも多分野において下調べが必要です。 「ラビ振動」、「共振器と量子ビットの間の空間」 「ミアンダの線路」、「量子誤り訂正」といった概念を 改めて理解し直さないと最新の性能が評価できません。特に理化学研究所に導入された機種は 色々な情報が出ていて教育的です。対して 東大が導入するＩＢＭ社製の量子コンピューターは トヨタ自動車やソニーグループなど日本企業12社での 協議会による利用を想定していて、 利益享受を受ける団体が限られています。 今後の課題として利用の解放（促進）が望まれます。 東京大学が川崎拠点に導入既に27量子ビットを導入している川崎拠点に2023年の秋に 127量子ビットの新鋭機を導入する予定です。 経済産業省は42億円の支援を通じて計算手法等の 実用面へ向けての課題を解決していく予定です。東大が量子コンピューターを開発したのではなくて 東大が量子コンピューターをＩＢＭから買ったのです。 よく考えたらそんな話です。成果ではない。一例としてJSR(素材メーカー）が「半導体向け材料の開発」 を想定して活用する方針を打ち出しているようですが 具体的にプロジェクトに参加する事で得られるメリットを 明確にする作業は大変そうです。現時点での量子コンピューターの国内体制報道では「量子ビット」の数に着目した表現が多いです。 実際に理化学研究所では2023年の3月に64量子ビットの 装置を導入して研究を進めています。また、英国のオックスフォード・クァン・サーキッツ は都内のデータセンターに今年の後半に量子コンピューター を設置予定で外部企業の利用も想定しています。対して米国のIBMでは433量子ビットのプロセッサーが開発 されていて、2023年度中には1000量子ビットの実現、 2025年度には4000量子ビット以上の実現を計画しています。 EV電池開発に革新的貢献ができるか一例としてIonQ社とHyundai Motor社は共同で 量子コンピューターに対するバッテリー化学モデル を開発しています。（2022年2月発表~）実際に同社は新しい変分量子固有値ソルバー法 （VQE：Variational Quantum Eigensolver）を共同で開発してます。 開発目的はバッテリー化学におけるリチウム化合物や 化学的相互作用の研究への適用です。 特定の最適化問題を解決するVQEは原理的に 量子コンピューターと親和性が良いです。 変分原理を使用し、ハミルトニアンの基底状態エネルギー、 動的物理システムの状態の時間変化率を考えていくのです。 計算上の限界で、既存システムでは精度に制約がりました。 具体的に酸化リチウムの構造やエネルギーのシミュレーション に使用する、量子コンピュータ上で動作可能な バッテリー化学モデルを共同開発しています。 リチウム電池の性能や安全性の向上、コストの低減が進めば EV開発における最重要課題の解決に向けて効果は大きいです。 【実際、EV価格の半分くらいはバッテリーの価格だと言われています】〆ハイブリット英会話スタイルで伸ばす「アクエス」 【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2023/04/23_初稿投稿 2024/12/27‗改訂投稿舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介 【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年12月25日2024年12月15日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す【トピックス】語学関係の習得に関してと、物理学会での英語コミュニケーションについて_12/25改訂 こんにちはコウジです。「語学関係」の原稿を改定します。投稿作業としては関連リンク、内部リンクの改定、個別の人物の追加をしています。今後もご覧下さい。また、ブログ宣伝でツイッター（現時点での名称は「X」）使います。 2022/7/11（日）朝の時点でフォロワーは合計【11691】でした。半年後の2/9と7/3の時点で‗ ①SyvEgTqxNDfLBX‗3385⇒3575‗②ev2Fz71Tr4x7b1k‗2717⇒3131 ‗③BLLpQ8kta98RLO9‗2543⇒5477‗④KazenoKouji‗3422⇒6564 なので合計‗6102+5965＝【12067＠2/9】⇒6706+12041＝【19747＠2023/7/3】 ⇒BLLpQ8kta98RLO9【8700＠2024/10/30】作業としてフォロワー増は暢気に続けます。 それよりも紹介の内容を吟味します。【以下原稿です】英語にこだわっていた理由このサイトでは第二外国語として英語にこだわり、対応英訳を入れていました。理由は明快で、日本における学術論文は英語で書き、大学によっては物理のディスカッションも英語で行うからです。歴史的に英語で記載するやり方が主流です。私の英語は粗雑ですが何かを相手に伝えたいと話し続けていることが大事なのです。そして内容修正。 むろん、学術論文では不要な修辞語やあいさつ文は不要です。その意味で学術論文は英語学習の中でも特殊な文章といえるでしょう。フランス語やドイツ語の魅力一方で、医学ではドイツ語がつかわれ、古いお医者様はドイツ語でカルテを書いていました。関連機器メーカーもドイツ系のメーカーが強かった時代もありました。私のブログの中での登場人物は多国にわたり、必ずしも英語で議論をしていたか疑問に思える人々が多いです。アルキメデス・ソクラテスの時代の人々は現地の言葉で話していて英語で物事を考える土壌はなかったと思えます。そこで、そんな国も人々のご紹介の際には英語の習得に関するご紹介は意識して除いていこうと思います。一方で文末につけている対応英訳は英語圏で議論をする人が参照できるように残します。別の考え方をすれば、ドイツ語やフランス語を習得できるアフリエイトプログラムがあるといいですね。〆 【スポンサーリンク】以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2022/02/09_初版投稿 2024/12/25‗原稿改訂（旧）舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介 力学関係へ 電磁気関係へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年12月24日2024年12月14日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す【Topics】Indexされない実例｜本サイトで2022年度からは問題とらえてます_12/24改訂 こんにちはコウジです。 「Indexされない実例」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。本稿はメモです（Noindexは問題です）明文化できていなかった問題以前から気になっていて明文化できていなかった問題です。Googleサーチ・コンソールに対して検索リクエストをした際に「URL が Google に登録されていません」というメッセージが出てその後、数か月後にリクエストをしてもやはり同じメッセージが出てしまう問題です。私は2020年10月ごろから当サイトを運営していてドメインパワーも、そこそこ上がってきているので、今の私がリクエストを受け付けてもらえないのなら、最近ブログを立ち上げた人たちは尚更、 この問題に問題を感じている のではないかと予想されます。そんな関心からの記録です。問題は文字数でしょうか。話題なのでしょうか。具体的なIndexされないページの例以下に当該メッセージの出た例を記載していき、何か共通点・法則性が出てきたら纏め直して対応案を作ります。オレンジに色を変えた部分は改善が出来ています。ただ、結果的に「インデックスされている」という意味で問題解決しているだけで「何が悪くてインデックスされないか」という問題の本質が解決できていません。デモクリトス・2022/3/22にGoogleへ再依頼⇒4/30にOK コペルニクス・2022/4/30にGoogleへ再依頼⇒10/15にOK デカルト・2022/10/15にGoogleへ再依頼⇒10/15にOK アイザック・バロー・2022/04/01にGoogleへ再依頼⇒10/18にOK ベルヌーィ・2022/04/06にGoogleへ再依頼⇒10/24にOK エルステッド・2022/4/19にGoogleへ再依頼⇒11/15にOK フーコー・2022/4/30にGoogleへ再依頼⇒11/18にOK メイデンホール・2022/5/10にGoogleへ再依頼⇒11/28にOK マイケルソン・2022/5/16にGoogleへ再依頼⇒12/3にOK テスラ・2022/5/21にGoogkeへ再依頼⇒12/8にOK 長岡半太郎・2022/02/24にGoogleへ再依頼⇒5/28にOK ヒルベルト・2022/06/06にGoogleへ初申請⇒12/14にOK 中村清二・2022/06/01にGoogleへ再依頼⇒12/21にOK M・ボルン・2022/03/10にGoogleへ再依頼⇒6/10にOK ピカール・2022/06/12にGoogleへ再依頼⇒’23/1/8にOK フォン・ノイマン・2022/04/02にGoogleへ再依頼⇒7/3にOK H.A.ベーテ・2022/7/6にGoogleへ再依頼⇒1/31にOK エドワード・テラー・2022/7/8にGoogleへ再依頼⇒2/2にOK ランダウ・2022/7/9にGoogleへ再依頼⇒2/3にOK 竹内均・2022/7/20にGoogleへ再依頼⇒2/14にOK ムツゴロウ・2022/03/03にGoogleへ再依頼⇒8/5にOK 益川敏英・2022/04/24にGoogleへ再依頼⇒8/8にOK ホーキング・2022/4/25にGoogleへ再依頼⇒8/9にOK Indexされない問題の要因と今後の対策結論として 「インデックスされなくても半年くらいで大丈夫」 です。断言します。今回のIndexされない問題は、数年来今話題になっている「Google側のアルゴリズム対応」が主因であると思われます。AIの活用や情報習得様式が大きく変化しているなかで、グーグルが対応に追われて、個々のインデックスの優先順をつけて処理しているだけ、と言えます。 もっと言えば（Coolに考えたら）グーグルは昔と変わらないけれどもネット社会が変わってきていて我々リクエストする側が問題であると考えるようになってきているとも言えます。定量的な指標として、検索リクエストしてから検索表示されるまでの時間が明らかに定量化できる数字で、皆さんは昨今、その数字を問題視します。私の感覚では「大まかに半年くらい待てば流石にインデックスされる」と期待できると言えます。（上記実績から、そう判断） 状況としては直ぐに変わらないと思えるのでGoogleを超えた所でX(旧ツイッター)での議題とするとか、自分のブログから発信する仕組みを作るとかしていきたいと考えています。 〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】以上、間違いやご意見があれば 以下アドレスまでお願いします。 問題点に対しては適時、 改定・訂正を致します。nowkouji226@gmail.com2022/02/24_初回投稿 2024/12/24‗改訂投稿纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年12月23日2024年12月13日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す【Topic‗画期的な成果の米国二位】核融合の特許数で中国が首位_12/23改訂 こんにちはコウジです。 「核融合の特許数」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます少し古い日経記事古新聞を読み返していて面白い記事（2023/2/23分） を読み返していて気付きました。日経新聞の関連企業が有力な特許を集計したところ、 関連特許は、中国が首位で、二位米国、四位日本 だということです。未来のエネルギー源を巡る攻防を追いかけます。脱炭素発電そもそも、次世代技術である核融合反応は「地上の太陽」と呼ばれ 太陽内部と同じ原理で現象を起こします。具体的に水素の同位体が衝突する際のエネルギーが核融合で生じます。従来型の発電と比較して二酸化炭素の排出がないのでエコです。 なにより、今の原子力発電で生じている廃棄物が出ません。原料は重水素とトリチウムで技術的な難点は次の項目。 ①炉の部分を高温にする ②原子単体の制御（衝突の為に制御） ③反応の過程での速度向上核融合と核分裂の違い第二次大戦のマンハッタン計画に端を発し、 核の力を利用しようとする取り組みは様々に行われてきました。アメリカが開発して数年後には旧ソビエト連邦で 同様な原子力爆弾が作られ、平和利用として 原子力発電が各国で進められています。 また電子力潜水艦が1955年の段階で実用化されています。 【参考URL：原研の「原子力の物理」】こうした産・学・軍が一体となった研究の流れで 核開発は進んでいますが、今回は特に中国の動向に関心が集まります。ロシア同様に共産圏で国を挙げての意思決定の中で 中国での核融合の開発は優先順位が高いです。 今までと大きく状況が違うのは米国主導だった開発が 核融合の場合は中国主導で進む可能性が大きいのです。（特に以下は私論となります。ご承知おきください。）日本を含めて西側諸国は昨今の時流で教育や技術開発の点で 弱い点が目立ち、お家芸と言われていたモノ作りでさえも 日々、尻すぼみの状態にあります。対して、中国は国を挙げて 成長の喜びを謳歌していて差は広がるばかりです。冷酷な現実ですが自覚しなければいけません。 特に、物理学に関わる人はかっての日本の研究水準を 知っている筈です。核融合の分野で今、実際に日本が中国に 追いつけなくなるレベルだと思えます。別途、中国は半導体技術でも別の記事（2023/3/7）では先端技術の記事も掲載されていました。 2022年10月の米国の半導体や製造装置の輸出規制で 対立が先鋭化しています。2023年の2月に開かれた半導体関係の学会：ISSCで採択論文数で 中国が首位となっています。中長期の技術開発力をつけている訳です。実際に中国のYMTC社が200層以上で製品化をしています。【関連記事】 演算処理の世界でも速度向上が目覚ましいです。日本がんばれ！話戻って、核融合の関連では 浜松ホトニクスと、ともに共同研究をするトヨタが日本で 核融合の研究を続けています。基礎に近い所での ジックリとした研究が今とても大事になってきています。 頑張って欲しいと思います。大事な研究です。〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2023/03/10_初稿投稿 2024/12/23_改訂投稿（旧）舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介 AIがライティング【Catchy】 【スポンサーリンク】
2024年12月21日2024年12月11日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す【トピック】日本での原爆開発と仁科博士‗12/21改訂「二号計画でサイクロトロン」 こんにちはコウジです。 「日本での原爆開発」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 （以下原稿）↑Credit:pixabay↑2022/7/31（日）の日経新聞よりトピックをお届けいたします。太平洋戦争中に旧陸軍がすすめていた原爆開発「二号計画」です。計画主導者は当時の理化学研究所の仁科博士。仁科博士の原稿でも触れていますが、計画遂行のためにサイクロトロンを作り上げました。終戦直後に米軍によって廃棄されています。仁科博士を「計画の主導者」と表現しましたが同氏の資料館の資料によると１９３８年から１９４７年にかけてやりとりした手紙のカーボンコピーが同氏の考え方の移り変わりを伝えていると言われています。具体的には陸軍に基礎研究を進める資金を求めていく仁科氏が現在の価格で言うと５００万円程度の資金を得て「核分裂エネルギーの研究」に対して予算を得ていきます。当時は卓上の理論であった核分裂エネルギーの爆弾への利用が具体的に進められていくのです。仁科博士の意識としても「戦時欠くべからざる研究を重点的に推進」という表現に代わってきています。①お国の為に何処まで滅私奉公していくかという考えと、②若い人を兵隊さんとして戦場に送らない為の基礎研究の間で非常な葛藤があったようにも見えます。そしてなにより、戦後になって日本物理学会が核兵器に対して明確に廃絶のスタンスを貫いていった事実こそ、仁科氏が弟子に残していった「意志」であると編集者の青木さんは綴っています。仁科博士は毅然とスタイルを貫いた先人でした。〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】 以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2022/09/20_初回投稿 2024/12/21‗改訂投稿（旧）舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介 力学関係へ 電磁気関係へ 熱統計力学関係へ
2024年12月18日2024年12月8日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す角運動量演算子に対しての復習_12/18改訂【昇降演算子｜量子コンピューターで使う2順位系の為に】 こんにちはコウジです。 「角運動量演算子」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 （以下原稿）角運動量の歴史と発展歴史として角運動量自体の歴史は古代ギリシャの Aristotle に遡ります。15世紀になって、ケプラーが「角度」を物理量として 明確に角運動を取り入れた後、ニュートン力学が成立しています。 それ以降の発展史の中で個別原子の軌道角運動量、スピン角運動量 の概念が成立していくのです。現在では量子コンピューターの基幹技術として 角運動量が量子ビットとして機能する事が判明したので デバイスの中で有効に活用が可能となってきている のです。特に読み出しを考え続けている現場の 技術者達はスピンの意義を考えながら 日々観測を続けています。そして、徐々に 精度を上げて量子コンピューターでの計算時間を延ばすのです。 厳密な数学的定義最近、私は基本的定義を何度も見返しています。 量子コンピューターで角運動量を考える時に 少しでも具体的にイメージしたくて計算してるのです。たとえば、EMANさんのサイトでは事細かに 角運動量の計算を明示してくれています。そうしたサイトを見ていると自分自身も同様に 自分のサイトの中で数学の表現をしていきたく なります。実の所は今、Texの学習中です。 LX,LYなどと書きながら夫々の文字の上にハット をかぶせてあげたり、全体を分数の上に置いたり 根号の入れたりする数学的記載が使いたくなってきました。 （「自分語り」で失礼しました。頑張ります。） 形式がもたらす効果現代では量子的な効果を工学設計モデルに取り入れています。 形式的に完成されている角運動量の演算が出来るように、 昇降演算子に準じて量子計算機での操作がされていきます。量子回路上で操作をする為に、外の回路から指示を与えます。そして、量子回路内での誤差を含んで計算がなされます。 この超並列計算は量子の効果そのものであって、 量子計算機独自の新しいアルゴリズムが動く事を可能とします。 〆以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2023/05/15_初稿投稿 2024/12/18_改訂投稿（旧）舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介 Topicのまとめへ AIがライティング【Catchy】 【スポンサーリンク】
2024年12月17日2024年12月7日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す【TOPIC】これまでの高温超伝導体は乱れていたことが判明しました_12/17改訂（モット絶縁体相極近傍での現象） こんにちはコウジです。 「高温超伝導体は乱れていた」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。発見のメンバー東京大学 物性研の黒川 氏、近藤 師、 ＋東京理科大の磯野氏、常盤師 の研究グループが今回の発表での主要メンバーです。 長年の常識と違う角度で「問題を深堀していこう」 という研究成果となります。柏にある物性研究所で思いついたのですが、 理科大は野田にキャンパスがありますね。 今回の発表とは全く関係ありませんが、近い！！ 偶然でしょうが。そういえば本郷と後楽園も近い！！ 偶然でしょうが。 そうして考えていくと御茶ノ水女子大も 将来的に絡んできそうですね。 どうでも良いですが。。。発見の意義さて、今回の発表での対象となる物質は 「銅酸化物」です。 酸化銅に微量のイットリウムや ビスマス系の化合物を加えて 結晶構造が特徴的となる点に 「現象の理由」があるのではないか と考えているグループがあります。なにより転移温度が比較的高い高温超伝導体の メカニズムが数十年来の実験の 焦点となっていたと思われます。 どうして転移温度が高温（それでも氷点下です） となるのか メカニズムが説明できていませんでした。超電導現象自体はBCS理論を使って理路整然と 説明が出来ていて転移温度が説明できて ボーズ凝縮とのクロスオーバーが論じられます。所が「ゆらぎ」に関する理論は 漠然としている部分があった と言えるのではないでしょうか。発見のポイント注目すべきは銅酸化物高温超伝導体におけるモット絶縁体相の極近傍での現象です。東大物性研のホームページによると 【以下、太字部が引用】 「電荷が微少かつ均一に分布する乱れの無い 極めて綺麗な結晶面を見出し、 その電荷の振る舞いを解明した。」「モット絶縁体に注入される電荷が限りなく微少 であっても長寿命の粒子が生成され、自由に動き回れる」本来キャリアが無い状態で反強磁性モット絶縁体である 銅酸化物高温超電導体においてCuO2面の状態を 「均一（なめらか）」 にしていく事でエネルギーギャップの問題を解決して 「電荷が自由に動き回れる」状態を実現しています。今後の展開今回の発表の意義は 「銅酸化物高温超伝導体での電子相図を 綺麗にしていく事」だと言えます。今までの電子相関図が「乱れたも」もの だと考えなおすことで問題を 解決していこうという試みです。 実際に今まで蓄積された 知見の数々を実証していく事で研究が 進んでいく事が期待されます。〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 問題点に対しては 適時、返信・改定をします。nowkouji226@gmail.com2023/07/15_初稿投稿 2024/12/17_改訂投稿旧舞台別まとめへ 舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年12月15日2024年12月5日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す【Topic_速報】なんと、2024年のノーベル化学賞もAI関連でした_12/15改訂 こんにちはコウジです。 「2024年のノーベル化学賞」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 （以下原稿）ノーベル化学賞もAI関連２０２４年度はノーベル化学賞でもAI関連の人物が受賞をしました。デミス・ハサビス氏（Googleディープマインド）ジョン・ジャンパー氏（Googleディープマインド）、米ワシントン大学のデービット・ベーカー氏が受賞しました。前者の二人は「タンパク質の構造予測」が受賞理由です。ベーカー氏の受賞は「計算でのタンパク質設計」に対しての評価でした。先日の物理学賞の発表でも物理学の主流と異なる分野の人物の受賞で意外に思われた方も多いと思います。そうした時代なのです。ノーベル化学賞でもAI関連の技術開発（研究？）が評価されました。タンパク質の構の造予測ハサビス氏とジャンパー氏は構造予測で成果を出しました。アルフォードと名付けた技術でタンパク質の構造予測をします。数百にのぼるアミノ酸の解析にAIを使い手間暇を大幅に減らしたのです。ハサビス氏は旧ディープマインドの共同創業者でもあります。Demis Hassabis（デミス・ハサビス）とJohn Jumper（ジョン・ジャンパー）―「タンパク質の構造予測」Google DeepMindでCEO(最高経営責任者）を務めるDemis Hassabis氏と同社のJohn Jumper氏は、AIを活用したタンパク質の構造予測に大きく貢献しました。彼らが開発したAlphaFoldは、これまで数十年にわたって科学者たちが直面してきた難題、つまりタンパク質の折り畳み問題を解決するための画期的なツールです。タンパク質のアミノ酸配列からその立体構造を予測することは非常に困難とされてきましたが、AlphaFoldはこれを高い精度で達成しました。ハサビス氏は少年時代は「天才チェス少年」として活躍し、その中で自分の思考が他社とどう違うか考え続け、AIの世界にのめり込んでいきました。その過程で神経学者として研究を続ける時期がありました。その時に人間の脳をまねた情報処理の手法を研究していきました。その成果がAlphaFoldなのです。具体的には、AlphaFoldはタンパク質の一次配列から三次構造を予測し、これにより薬剤の設計や病気の理解に新たな道を開くことになりました。従来の実験的な方法と比べて、予測にかかる時間やコストを大幅に削減でき、これまで予測が困難だったタンパク質の構造も特定できるようになりました。タンパク質の設計ベーカ氏は創薬の分野で成果をあげています。ロゼッタフォールドと名付けた技術で医療分野に有効なタンパク質を設計してきたのです。David Baker（デービット・ベーカー）―「計算でのタンパク質設計」ワシントン大学のDavid Baker氏は、計算技術を駆使したタンパク質の設計において顕著な業績を挙げました。彼の研究チームは、AIや計算アルゴリズムを利用して、自然界に存在しない新しいタンパク質をデザインする技術を開発しました。これにより、酵素の設計や新しい材料の開発、医療用タンパク質の創出など、応用可能な分野が飛躍的に広がりました。具体的には、彼らの技術は、疾患治療や環境に優しい産業プロセスの実現に役立つ新しい酵素を作り出し、これまでにない形で生物学的システムをエンジニアリングすることを可能にしています。従来の実験に頼るアプローチでは不可能だった分子レベルの設計が、計算手法によって可能となり、さまざまな実用的な応用が期待されています。AIのノーベル化学賞への貢献2024年のノーベル化学賞は、AI技術が科学に与える影響の大きさを象徴しています。これまで分子生物学や化学の研究は実験に依存していましたが、AIが計算による予測や設計を可能にし、科学的発見のスピードと精度を飛躍的に向上させました。今回の受賞は、科学の最前線でAIが果たす重要な役割を強調するものと言えるでしょう。最後に懸念ヒントン氏が懸念点をあげている事は忘れてはいけません。「AIが人間を排除するリスクを懸念している」と危惧感を抱いているのです。ジョークを理解し、常人以上の流暢な会話をこなし、判断力に優れるAIは現実のものです。もはや、チェスは将棋で名人クラスの人物を負かしているのです。そんなAIが人間に不利益を働く思考を作り得るのです。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 次のアドレスまでお願いします。 最近は返信出来ていませんが 全てのメールを読んでいます。 適時返信のうえ改定を致しします。nowkouji226@gmail.com2024/10/10_初版投稿 2024/12/15‗改訂投稿（旧）舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介 イギリス関係のご紹介 力学関係のご紹介へ 熱統計関連のご紹介へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年12月13日2024年12月3日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す【Topic_ノーベル賞2024速報】2024年のノーベル物理学賞はジェフリー・ヒントン_12/13改訂 こんにちはコウジです。 「2024年のノーベル物理学賞」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 （以下原稿）新しい知見としてのAI 受賞の前から2024年度のノーベル物理学賞では 「AI」関連が取りあげられるのではないか、と噂されていました。 現代ではAIが大きな関心となっており、他分野での 応用技術が商用化されています。社会や経済を大きく変えつつあります。そうした中で2024年度のノーベル物理学賞は ジェフリー・ヒントンとジョン・ホップフィールドが AI関係で受賞しました。ニューラルネットワーク という新しい知見が世界を変えているのです。ジェフリー・ヒントン（Geoffrey Hinton_1947年12月6日 -）ジェフリー・ヒントンは、ディープラーニング分野のパイオニアであり、特に「バック・プロパゲーション・アルゴリズム」の提唱で知られています。当該アルゴリズムは、ニューラルネットワークの学習を効率化するために重要な役割を果たし、現代のAI技術の発展に大きく貢献しました。バロー、ニュートン、マクスウェル、ケルビン卿、ラザフォード、ボーア、チャドウィック、レイリー卿、JJトムソン、ディラック、ホーキンスがここで議論しました。そしてヒントンも。 ケンブリッジで心理学を専攻していましたが、 先進的な研究である人工知能のモデル化をカナダで進めます。 そうした中で 「脳の構造が何かを学ぶのに適しているのは明らかだ」 と感じて、信念ともいえる先見性で研究を続けました。 【本記事中での太字部は2024年10月9日付の 日経新聞からの引用です（以下同様）】 計算機の性能向上という背景もありますが、 ニューラルネットワークという構造がＡＩの進化に 大きな役割を果たしたと言えます。ヒントンは Googleで働きつつ、トロント大学で研究を続け、 ディープラーニングの商用化にも貢献しました。 また、AIのリスクについても積極的に発言し、 倫理的な側面にも注力しています。こだわる所はこだわり、 持論を貫き「自分は頑固だからね」と語る研究者です。 ヒントンの主な業績バックプロパゲーションアルゴリズムの開発ディープラーニングの応用によるAIの飛躍的進展AIの倫理や安全性に関する問題提起ジョン・ホップフィールド（John Hopfield）ジョン・ホップフィールドは「ホップフィールド・ネットワーク」として知られるニューラルネットワークの一種を提唱した物理学者です。このモデルは、人間の脳にインスパイアされたコンピュータシステムを構築するための基礎を築き、パターン認識やデータの記憶と復元に使用される理論的フレームワークを提供しました。彼の研究は、ニューラルネットワークの理解を深めるとともに、物理学と計算科学の橋渡しとなっています。主な業績ホップフィールド・ネットワークの提唱神経科学とコンピュータ・サイエンスの融合研究ニューラル・ネットワークの理論的基礎の確立この二人の研究はAIの進展において非常に重要であり、彼らの知見は現在の技術に深い影響を与え続けています。ジェフリー・ヒントンの新規性特に筆者はジェフリー・ヒントンに注目していて彼の唱える Y = A ／（２０４０－X）という公式を記事化してます。サイトdirac226.com での2024年4月の記載でした。ヒントン氏の弟子の議論を記載した記事です。AIの活用により「人間社会の生産性が2040年頃には発散する」という内容です。ジェフリー・ヒントンのもともとの専門は実験心理学的なアプローチです。また、AIが物理学かな？と思う人も居るかもしれませんが、私の中では全くつながる世界です。なにより、ジェフリー・ヒントンはAIの基本的な考え方として人間の脳活動を模倣した「ニューラル・ネットワーク」の仕組みを深化させました。人間の脳の機能を模倣した人工知能の中核的な技術です。以下に、ニューラルネットワークの具体的な仕組みを解説します。ニューラルネットワークとは？ニューラルネットワークは、生物の神経系、特に脳のニューロンの働きをモデル化したもので、AIがデータを学習し、複雑なパターンを認識・生成するための基本的な構造です。個々の「ニューロン」に相当するノードが層状に配置され、これらが互いに連結されて信号（データ）を伝達します。信号は重み付けされて処理され、学習プロセスの中でこの重みが調整されていきます。ニューラルネットワークの構造ニューラルネットワークは、主に3つの層で構成されています。1. 入力層 (Input Layer)入力層は、ネットワークに供給されるデータを受け取る部分です。各ノード（ニューロン）は一つの入力データを受け取り、それを次の層に送ります。例えば、画像処理の場合、各ピクセルの値が入力データとなります。2. 隠れ層 (Hidden Layer)入力層からの信号は隠れ層に伝達され、複雑な計算処理が行われます。隠れ層が多層に渡る場合、これを「ディープラーニング」と呼びます。この層では、特徴抽出やパターン認識などの高度な処理が行われ、モデルの精度を向上させます。隠れ層が多いほど、モデルはより複雑で高度なタスクに対応できるようになります。3. 出力層 (Output Layer)最後に、処理された信号が出力層に送られ、予測結果や分類結果として出力されます。例えば、画像が「犬」か「猫」かを分類する場合、出力層は「犬」または「猫」という結果を返します。ニューラルネットワークの学習方法ニューラルネットワークは、「バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）」を用いて学習を行います。これは、出力と正解の誤差を計算し、その誤差を各層に逆方向に伝播させることで、各ノード間の「重み」を調整するプロセスです。この方法により、モデルは徐々に正確な出力を生成する能力を高めます。活用例ニューラルネットワークはさまざまな分野で応用されています。以下は代表的な活用例です。画像認識：写真やビデオの中から物体や顔を認識する技術。Googleの画像検索やスマートフォンの顔認識機能に利用されています。音声認識：音声データをテキストに変換し、会話内容を解析する技術。SiriやGoogleアシスタントなどの音声アシスタントに応用されています。自然言語処理 (NLP)：言語データを解析し、翻訳や文章生成、感情分析などを行う技術。翻訳サービスやチャットボットに利用されています。ジェフリー・ヒントンの研究が深化させたニューラルネットワークは、AI技術の中でも特に重要な要素であり、現代の技術社会に大きな影響を与え続けています。ニューラルネットワークの優位性ヒントンの作り上げた「アレックスネット」は2012年に開かれた画像認識関連の大会で高得点をあげました。また同氏が率いるトロント大学のチームはゲーム関係の大会でも成果を収めています。「ヒントン氏が米エヌピディアの画像処理半導体（ＧＰＵ）をつかった」実績が同半導体の評判を大きく広げました。2024年10月現在でエヌピディア社は過去最大の企業価値を持つ半導体メーカーとして君臨しています。（時価総額３兆ドル）ジェフリー・ヒントン氏の功績はAI分野において非常に重要であり特に彼が提唱・開発した技術や成果は、画像認識やディープラーニングの飛躍的な進展をもたらしました。以下に、彼の代表的な実績を具体的に解説します。アレックスネット (AlexNet) の成功2012年、ジェフリー・ヒントン氏とその弟子であるアレックス・クリージェフスキー (Alex Krizhevsky) が開発した「アレックスネット」は、ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）という画像認識の世界大会で圧倒的な成功を収めました。アレックスネットは従来のモデルを遥かに凌駕し、ディープラーニングの可能性を世界に示しました。主な特徴と成果深層ニューラルネットワークの使用：アレックス・ネットは、8層に渡る深層ニューラルネットワークを用いて画像を処理しました。エラー率の大幅な削減：アレックスネットは、他のチームが達成したエラー率を大幅に下回り、画像認識の分野で革新をもたらしました。ディープラーニングの普及：この成功により、ディープラーニングが多くのAIプロジェクトで主流となり、その後の技術発展に貢献しました。トロント大学のゲーム大会での成果ヒントン氏が進化させた原理は、ゲームにおけるAIの活用でも優れた成果を出しました。特に、強化学習やニューラルネットワークの技術を駆使し、ゲームのプレイにおいて人間以上のパフォーマンスを発揮することに成功しました。主な成果強化学習の応用：AIエージェントがゲーム内での行動を学習し、最適な行動を取るための強化学習アルゴリズムを発展させました。AIのパフォーマンス向上：人間のプレイヤーを超えるAIを開発し、ゲームやシミュレーションの分野でもAIが強力なツールとなることを証明しました。 AIが人間を超えるプレイ：強化学習を用いたAIを開発し、ゲームにおいて最適なプレイを学習させました。これにより、AIが人間のプレイヤーよりも効率よくゲームを進められることが証明されました。ゲームAIの進化：特に、戦略ゲームやリアルタイムのゲームにおいてAIが優れた成果を収め、AIの応用範囲が広がりました。これにより、ゲーム業界でもAIが注目され、エンターテインメント分野での利用が進んでいます。この実績により、ゲームやシミュレーション分野でAIの活用が急速に進み、技術の進化だけでなく、商業的な成功にもつながりました。NVIDIAのGPUを用いた功績ヒントン氏は、AI研究において米エヌビディア (NVIDIA) 社のGPU（画像処理半導体）を使用することで、ディープラーニングの計算効率を劇的に向上させました。これにより、従来のCPUでは処理が困難だった大量のデータを短時間で処理できるようになり、AI技術の急速な発展を支えました。主な成果計算速度の飛躍的な向上：GPUの並列処理能力を活用し、ディープラーニングの訓練時間が大幅に短縮されました。NVIDIAの評判を高める：ヒントン氏の成功により、NVIDIAのGPUはAI研究の中核ツールとしての地位を確立し、2024年時点で同社は時価総額3兆ドルに達するなど、過去最大の企業価値を持つ半導体メーカーとなりました。2024年10月現在の影響ヒントン氏のこれらの実績は、AI研究と商用化の両面で大きな影響を与え続けています。彼が発展させた技術や使用したツール（特にNVIDIAのGPU）は、現在でもAIの進化を支える基盤として機能しており、AI産業全体の成長を促進しています。今後の物理学とAI物理学における知識の追求は、AIの登場で新しい段階に入ったという印象を受けます。第一回のレントゲンの受賞の時代からはより実験と結びついた実証的な現象理解が次々と進んでいきました。量子力学、素粒子物理学、物性物理学といった新世界で人類は知見を広めてきました。そうした現象理解はこれからも続きます。同時に、現代における革命的な技術である「AI」が急激な変化をもたらして、恩恵を与えていることも確かです。その意味で2024年の受賞は時代を反映していると言えます。「二人が貢献したAIの技術革新と発展は、他の物理学の大きな推進力となっている」とノーベル賞の選考委員会は称えています。具体的には以下の事例を評価してます。具体的に解説します。ヒッグス粒子の発見ヒッグス粒子の発見は、2012年にCERNの大型ハドロン衝突型加速器（LHC）を使用して実現しました。この粒子は、1964年にピーター・ヒッグスらによって予測されたもので、物質の質量の起源を説明する重要な要素です。役割と意義：ヒッグス粒子は「ヒッグス場」という見えないフィールドと関係しており、これが他の素粒子に質量を与える役割を果たします。質量の存在理由を解き明かすことで、標準模型と呼ばれる物理学の基本理論を補完しました。発見の重要性：この発見により、物理学者たちは物質の基本的な性質を理解するための手掛かりを得、宇宙の成り立ちに関するさらなる研究が進展しました。重力波の検出2015年、アメリカのLIGO（レーザー干渉計重力波観測装置）は、重力波の直接検出に成功しました。重力波は、アインシュタインの一般相対性理論で予言された時空の歪みを示す波で、ブラックホールや中性子星が衝突したときに発生します。役割と意義：重力波は、宇宙の深遠な出来事を探知する新しい手段を提供しました。これまで光や電磁波では捉えられなかった現象を観測できるようになり、宇宙の起源やブラックホールの性質に関する新たな洞察が得られるようになりました。発見の重要性：重力波の検出は、天文学や宇宙物理学に革命をもたらし、これまで理解されていなかった天体現象の解明が進むきっかけとなりました。ブラックホール観測2019年、Event Horizon Telescope（EHT）によって史上初めてブラックホールの「写真」が撮影されました。この画像は、地球サイズの望遠鏡を使ってブラックホールの影を直接観測したものです。役割と意義：ブラックホールは、光さえも脱出できない強い重力を持つ天体で、その存在は理論的に予測されていましたが、実際に観測されたのは初めてです。これにより、ブラックホールが実在し、一般相対性理論が正しいことが改めて確認されました。発見の重要性：この観測は、宇宙の極限状態に関する理解を深め、ブラックホールが周囲の物質やエネルギーとどのように相互作用するかを知る手がかりを提供しました。これらの成果は、AI技術の進歩によるデータ解析やシミュレーション技術の向上があったからこそ可能になった部分も大きく、物理学とAIの相互作用が未来の科学研究を大きく推進する役割を果たしています。 4oノーベル賞を創設したアルフレッド・ノーベルの当初の理念（遺言） を最後に残します。「（ノーベル賞は） 人類にもっとも大きく貢献した科学者に贈る。」〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 次のアドレスまでお願いします。 最近は返信出来ていませんが 全てのメールを読んでいます。 適時返信のうえ改定を致しします。nowkouji226@gmail.com2024/10/08_初版投稿 2024/12/13‗改訂投稿（旧）舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別（順）のご紹介 イギリス関係のご紹介 力学関係のご紹介へ 熱統計関連のご紹介へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年12月11日2024年12月1日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す時代別(順)での物理学者のご紹介12/11改訂コペルニクス以前の時代から こんにちはコウジです。 「時代別(順)での物理学者」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 （以下原稿）以下に時代別(順)に物理学者を羅列します。ご覧下さい。 まだ力学の原理も電磁気学の原理も無い時代に、手触りの他に大きさを確かめ重さを確かめ、夜には天文観察から始めて、天体現象を数値化していきました。そして人々は現象を定式化していきました。そんな時代から順次ご紹介致します。 17世紀以前の生まれピタゴラス_BC582 ~ BC496 デモクリトス_BC470 ~BC399 アルキメデス_BC287頃 ~ BC212 プトレマイオス_ 83年頃 – 168年頃 N・コペルニクス_1473年2月19日 ~ 1543年5月24日 ゲオルク・レティクス_1514年2月16日 ～ 1574年12月4日 ティコ・ブラーエ_ 1546年12月14日-1601年10月24日 ジョルダーノ・ブルーノ_1548年 ~ 1600年2月17日 ガリレオ・ガリレイ_1564年2月15日 ~ 1642年1月8日 ヨハネス・ケプラー_1571年12月27日 ~ 1630年11月15日 ルネ・デカルト_1596年3月31日 ～1650年2月11日バールーフ・デ・スピノザ‗1632年11月24日 – 1677年2月21日 ヘンリー・パワー_Henry Power FRS‗1623年生まれ ~ 1668年没 ブレーズ・パスカル_1623年6月19日 ~ 1662年8月19日 ロバート・ボイル_1627年1月25日 ~ 1691年12月31日 クリスティアーン・ホイヘンス_1629年4月14日 ~ 1695年7月8日 アイザック・バロー_1630年10月 ~ 1677年5月4日 ロバート・フック_1635年7月28日 ~ 1703年3月3日 アイザック・ニュートン_1642年12月25日 ～ 1727年3月20日 建部賢弘(たけべ かたひろ)_1664年(寛文4年)6月 ～ 1739/8/24 P・V・ミュッセンブルーク_1692年3月14日 ~ 1761年9月19日 コリン・マクローリン_1698年2月 ~ 1746年6月14日18世紀生まれ ダニエル・ベルヌーイ_1700年2月8日 ~ 1782年3月17日 ベンジャミン・フランクリン_ 1706年1月17日 ~ 1790年4月 L・オイラー_1707年4月15日 ~ 1783年9月18日 平賀源内_1728 ~ 1780年1月24日（番外編） ジェームズ・ワット_ 1736年1月19日 ~ 1819年8月25日 ルイ・ラグランジュ_1736年1月25日 ~ 1813年4月10日 C・A・クーロン__1736年6月14日 ~ 1806年8月23日 アントニオ・ヴォルタ_1745年2月18日 ~ 1827年3月5日 ジャック・C・シャルル_1746年11月12日 – 1823年4月7日 ピエール・ラプラス_1749年3月23日~1827年3月5日 ジョン・ドルトン_1766年9月6日~1844年7月27日 トマス・ヤング_ 1773年6月13日 ~ 1829年5月10日 アンドレ・アンペール_1775年1月20日 ~ 1836年6月10日 ヨハン・C・F・ガウス_1777年4月30日 ~ 1855年2月23日 ハンス・エルステッド_1777年8月14日 ~ 1851年3月9日 オーギュスタン・J・フレネル_1788年5月10日 ~ 1827年7月14日 G・S・オーム_1789年3月16日 ~ 1854年7月6日 ルイ・コーシー_1789年8月21日 ~ 1857年5月23日 マイケル・ファラデー_1791年9月22日 ～ 1867年8月25日 Ｎ・L・S・カルノー_1796年6月1日 ~ 1832年8月24日19世紀生まれ C・A・ドップラー_1803年11月29日 ~ 1853年3月17日 H・レンツ_1804年2月12日 ~ 1865年2月10日 W・R・ハミルトン‗1805年8月4日 ~ 1865年9月2日 J・R・マイヤー_1814年11月25日 ~ 1878年3月20日 J・P・ジュール1818年12月24日 ～ 1889年10月11日 Sir・G・G・ストークス_1819年8月13日 ~ 1903年2月1日 L・フーコー_1819年9月18日 ~1868年2月11日 A・H・ルイ・フィゾー_1819年9月23日 ～ 1896年9月18日 L・F・ヘルムホルツ_1821年8月31日生まれ – 1894年9月8日没 R・J・E・クラウジウス_1822年1月2日 ～1888年8月24日 G・ロベルト・キルヒホフ_1824年3月12日 ~ 1887年10月17日 W・トムソン_1824年6月26日 ~ 1907年12月17日J・C・マクスウェル_1831年6月13日~1879年11月5日 E・W・モーリー__1838年1月29日 ~ 1923年2月24日 エルンスト・マッハ＿ 1838年2月18日 ~ 1916年2月 ウィラード・ギブズ＿1839年2月11日 ~ 1903年4月28日トマス・メンデンホール‗1841年10月4日～1924年3月23日 J・W・ストラット_1842年11月12日 ~ 1919年6月30日 E・ボルツマン_1844年2月20日 ～ 1906年9月5日 W・C・レントゲン_1845年3月27日 ~ 1923年2月10日 トーマス・A・エジソン_1847年2月11日 ~ 1931年10月18日 J・A・フレミング_1849年11月29日 ~ 1945年4月18日A・A・マイケルソン_1852年12月19日 ~ 1931年5月9日 H・A・ローレンツ_1853年7月18日 ~ 1928年2月4日 カメリー・オネス_1853年9月21日 ~ 1926年2月21日 アンリ・ポアンカレ_1854年4月29日 ~ 1912年7月17日 山川 健次郎_1854年9月9日 ~ 1931年6月26日 ニコラ・テスラ__1856年7月10日 ~ 1943年1月7日 田中舘愛橘_1856年10月16日 ~ 1952年5月21日 J・J・トムソン_1856年12月18日~1940年8月30日 ハインリヒ・R・ヘルツ_1857年2月22日 ~ 1894年1月1日 ルドルフ・ディーゼル‗1858年3月18日 – 1913年9月29日 マックス・プランク_1858年4月23日 ~ 1947年10月4日 ピエール・キューリ_1859年5月15日 ~ 1906年4月19日ダーヴィット・ヒルベルト-1862年1月23日 ~ 1943年2月14日 ヴィルヘルム・C・W・ヴィーン_1864年1月13日 ~ 1928年8月30日 ピーター・ゼーマン_1865年5月25日 ~ 1943年10月9日 長岡半太郎_1865年8月19日 ~ 1950年12月11日 マリ・キュリー_1867年11月7日 ~ 1934年7月4日 ロバート・ミリカン_1868年3月22日 ~ 1953年12月19日 ゾンマーフェルト_1868年12月5日 ~ 1951年4月26日 中村清二_1869年10月28日~1960年7月18日 本多光太郎_1870年3月24日 ~ 1954年2月12日 アーネスト・ラザフォード_1871年8月30日~1937年10月19日 ポール・ランジュバン_1872年1月23日 ~ 1946年12月19日 アイナー・ヘルツシュプルング ‗1873年10月8日 ~ 1967年10月21 カール・シュヴァルツシルト‗1873年10月9日 ~ 1916年5月11日 鈴木 梅太郎_1874年4月7日 ~ 1943年9月20日 Ｆ・ハーゼノール_1874年11月30日 – 1915年10月7日 高木 貞治_1875年4月21日 ~ 1960年2月28日 ヘンリー・ノリス・ラッセル_1877年10月25日 ～ 1957年2月18日 寺田寅彦_1878年11月28日 ~ 1935年12月31日 大河内正敏 _1878年12月6日 ~ 1952年8月29日 オットー・ハーン‗1879年3月8日 – 1968年7月28日 A・アインシュタイン_1879年3月14日 ~ 1955年4月18日ポール・エーレンフェスト_1880年1月18日 ~ 1933年9月25日 石原敦_1881年1月15日 ~ 1947年1月19日 ハンス・ガイガー‗1882年9月30日 ~ 1945年9月24日 マックス・ボルン_1882年12月11日 ~1970年1月5日 F・W・マイスナー_1882年12月16日 ~ 1974年11月16日 アウグスト・ピカール__1884年1月28日 ~ 1962年3月24日 ピーター・デバイ_ 1884年3月24日 ~ 1966年11月2日 西川 正治_1884年12月5日 ~ 1952年1月5日 ニールス・ボーア_1885年10月7日~1962年11月18日 シュレディンガー_1887年8月12日 ~ 1961年1月4日 オットー・シュテルン_1888年2月17日 ~ 1969年8月17日 ハリー・ナイキスト_1889年2月7日 ~ 1976年4月4日 ヴァルター・ゲルラッハ_1889年8月1日 ~ 1979年8月10日 エドウィン・Ｐ・ハッブル_1889年11月20日 ~ 1953年9月28日仁科 芳雄_1890年12月6日 ~ 1951年1月10日Ｊ・チャドウィック_1891年10月20日 ~ 1974年7月24日 ルイ・ド・ブロイ_1892年8月15日~1987年3月19日 アーサー・コンプトン_1892年9月10日~1962年3月15日 サティエンドラ・ナート・ボース_1894年1月1日 ~ 1974年2月4日20世紀生まれJ・F・ジョリオ＝キューリー_ 1900年3月19日 ～ 1958年8月14日 ヴォルフガング・E・パウリ_1900年4月25日 ~ 1958年12月15日 アーネスト・O・ローレンス_1901年8月8日 ~ 1958年8月27日 エンリコ・フェルミ_1901年9月29日 ~ 1954年11月28日 ハイゼンベルク 1901年12月5日 ~ 1976年2月1日 ポール・ディラック_1902年8月8日 ~ 1984年10月20日 和達清夫_1902年（明治35年）9月8日 ~ 1995年1月5日 E・ウィグナー_1902年11月17日 ~ 1995年1月1日 セシル・パウエル_1903年12月5日 ~ 1969年8月9日 フォン・ノイマン_1903年12月28日 – 1957年2月8日 J・R・オッペンハイマー__1904年4月22日 ~ 1967年2月18日 朝永振一郎_1906年3月31日 ~ 1979年7月8日 ハンス・アルプレヒト・ベーテ__1906年7月2日 ~ 2005年3月6日 湯川秀樹_1907年1月23日 ~ 1981年9月8日 エドワード・テラー__1908年1月15日 ~ 2003年9月9 レフ・ランダウ_1908年1月22日 ~ 1968年4月1日 ジョン・バーディーン_1908年5月23日 ~ 1991年1月30日 ネイサン・ローゼン_, 1909年3月22日 – 1995年12月18日 伏見康治‗1909年6月29日 ～ 2008年5月8日 ニコライ・N・ボゴリューボフ_1909年8月21日 ~ 1992年2月13日 坂田 昌一_1911年1月18日 ~ 1970年10月16日 武谷三男_1911年10月2日 ~ 2000年4月22日 矢野 健太郎_1912年3月1日 ~ 1993年12月25日 D・J・ボーム_1917年12月20日 ~ 1992年10月27日 R・P・ファインマン__ 1918年5月11日 ～1988年2月15日 アイザック・アシモフ_1920年1月2日 ~ 1992年4月6日 久保亮五_1920年2月15日 ~ 1995年3月31日 竹内均_1920年7月2日 ~ 2004年4月20日 南部 陽一郎_1921年1月18日 ~ 2015年7月5日 フィリップ・W・アンダーソン_1923年12月13日 ~ 2020年3月29日 中嶋 貞雄_1923年6月4日 ~ 2008年12月14日 江崎玲於奈_1925年3月12日 ~ 【ご存命中】 小柴昌俊 _1926年9月19日 ~ 2020年11月12日 西島 和彦_1926年10月4日 ~ 2009年2月15日 小出昭一郎_1927年3月25日 ~ 2008年8月30日 広重 徹 1928年8月28日 ~ 1975年1月7日 大貫 義郎_1928年 ~ ご存命中 赤﨑 勇‗1929年1月30日 ~ 2021年4月1日 マレー・ゲルマン_1929年9月15日 ~ 2019年5月24日レオン・クーパー__1930年2月28日 ~（ご存命中） 有馬朗人_1930年9月13日 ~ 2020年12月6日 ロバート・シュリーファー _1931年5月31日 ~ 2019年7月27日 ロジャー・ペンローズ_1931年8月8日生まれ ~ (ご存命中） _J・J・サクライ __1933年1月31日 ~ 1982年11月1日 ムツゴロウさん【本名：畑 正憲_1935年4月17日 -2023年4月5日】 村上陽一郎_1936年9月9日生まれ-（ご存命中） B・D・ジョゼフソン_1940年1月4日～ （ご存命中） 益川敏英_1940年2月7日生まれ~2021年7月23日 Ｓ・W・ホーキング_1942年1月8日生まれ~2018年3月14 小林誠‗1944年4月7日生まれ ～ ご存命中 ブライアン・ハロルド・メイ_1947年7月19日~ご存命中 大栗 博司‗1962年生まれ個人情報非公開～ご存命中 〆テックアカデミー無料メンター相談 【スポンサーリンク】 間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 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