内容

目次

1.　光コンピューティングにおける光の基礎 1.1　「現代光コンピューティング入門」に向けて 1.2　現代光コンピューティングを見据えた光の基本的性質 　1.2.1　光速とは何か 　1.2.2　広帯域性 　1.2.3　並列性 　1.2.4　コヒーレンス 　1.2.5　量子性と偏光 　1.2.6　次元，自由度，多重化 1.3　光コンピューティングを見据えた光デバイス概観 　1.3.1　レーザ 　1.3.2　レーザカオス 　1.3.3　光ファイバ 　1.3.4　光回路 　1.3.5　ビームスプリッタ，光カップラ 　1.3.6　光アイソレータ，光サーキュレータ 　1.3.7　回折，ホログラム 　1.3.8　近接場光と励起移動型デバイス 　1.3.9　光の階層性とシステム機能 2.　現代光コンピューティングのための情報通信技術の俯瞰 2.1　コンピューティング需要の拡大とアーキテクチャ革新の必要性 　2.1.1　コンピューティング需要の爆発的増大 　2.1.2　従来技術の限界 　2.1.3　電力消費の増大 　2.1.4　アーキテクチャ革新の必要性 2.2　フォンノイマンアーキテクチャ 2.3　領域特化アーキテクチャ 　2.3.1　領域特化アーキテクチャの概要 　2.3.2　ニューラルネットワーク 　2.3.3　シストリックアレー 2.4　光コミュニケーションの基盤 　2.4.1　シャノンの定理 　2.4.2　光インターコネクション 3.　現代光コンピューティング 3.1　光行列ベクトル演算，光ニューラルネットワーク 　3.1.1　空間並列活用型 　3.1.2　コヒーレンス活用型 　3.1.3　波長多重活用型 3.2　光リザーバコンピューティング 　3.2.1　リザーバコンピューティングの基本構造 　3.2.2　時間遅延型 　3.2.3　空間並列型 　3.2.4　導波路型 　3.2.5　リザーバの構成方式の拡張 　3.2.6　リザーバコンピューティングの機能の拡大 3.3　イジングマシン 　3.3.1　イジングモデルの基底状態探索 　3.3.2　フラストレーション 　3.3.3　組合せ爆発 　3.3.4　シミュレーテッドアニーリング 　3.3.5　コヒーレントイジングマシン 　3.3.6　空間光並列イジングマシン 3.4　強化学習，意思決定 　3.4.1　単一光子を用いた意思決定 　3.4.2　レーザカオスを用いた超高速意思決定 　3.4.3　カオス的遍歴を用いた意思決定 　3.4.4　もつれ光子を用いた協力的意思決定 　3.4.5　光を用いた意思決定の応用 3.5　粘菌コンピューティングから光コンピューティングへの展開 　3.5.1　粘菌コンピューティング 　3.5.2　粘菌とエネルギー移動の時空間ダイナミクス 　3.5.3　バウンスバック則と解探索 3.6　シューベルトマシン 　3.6.1　フォトクロミック材料における複雑な構造の形成 　3.6.2　シューベルト多項式の生成 　3.6.3　フォトクロミック結晶と近接場光を用いた順序認識機能 4.　さらなる発展に向けて 引用・参考文献 索引