NaruTo@うなぎ食べない教
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NaruTo@うなぎ食べない教
@KAZAMAI_NaruTo
うなぎ食べない教 教義 1. うなぎは食べない。 1-1 ただし、うなぎパイは除く。 六四天安門 誰も読んでいないと思うので全く関係のない単語で締めます。外結合

高野山「タンクトップやミニスカートなど露出の多い服での参拝はご遠慮ください」奥之院入り口に英語・日本語の立て看板設置へ xsokuhou.net/archives/14717…





『ドラえもんだらけ』、初出時の小三本誌だと、子供には難解じゃないかと編集が結構心配そうにしてるのがハシラの文なんかから察せられちょっと面白かったりする。

暇空茜東京都住民訴訟 またまた返金させちゃいましたあ! 住民訴訟の新着情報 またWBPCに追加で返金させました!というか自発的に返金してきました!!21時プレミア後悔 ↓リンクはリプ欄



「仁義なきキリスト教史」のwikiの記事があったけど、ヤハウェ組長だけでもう面白い







【速報】消費減税のレジ改修「1年必要」と事業者 47news.jp/14122650.html?…

車に轢かれる →保険申請 敵「原付相場の半額補償。あとは出せませんそういう決まりなので」 俺「わかりました。その旨、会社の承認を受けてハンコもらった書類作って送付してください」 敵「やっぱ補償します」 俺「なんで急に変わったんすかもしかして騙そうとしましたか」 →1週間音沙汰なし



清瀬市長が図書館再開を断念した件。 「図書館が廃屋同然なんて知らなかった」と怒ってますが、この市長は新人とか落下傘候補ではなく、元清瀬市議だったようで。 ならば選挙前から情報を知りうる立場だったのに、敢えて調査を怠ったのか、それとも議会では眠り呆けて本当に何も知らなかったのか。

東芝が本日発表した内容が、静かにとんでもないです。 「疑似量子コンピューター」の計算速度を従来比で最大100倍に高め、精度もほぼ100%に到達したと。 米国物理学会の査読付き学術誌「Physical Review Applied」に4月6日付で論文が掲載されています。 まず「疑似量子コンピューター」とは何かを説明します。 皆さんがニュースで見る「量子コンピューター」は、絶対零度近くまで冷やした特殊な装置の中で、量子力学という物理法則を直接使って計算するものです。 Google、IBM、各国政府が何千億円も投じて開発を競っています。 ところが2026年4月現在、Googleの最先端チップ「Willow」ですら105量子ビット。 暗号を解読するには50万量子ビットが必要と言われており、実用レベルにはまだ何年もかかります。 東芝のアプローチはまったく違います。 特殊な冷却装置も巨大設備も使いません。 市販の半導体チップ(FPGAやGPU)、つまり今そこにある普通のコンピューターの上で、量子コンピューターの「考え方」だけを数学的に再現して計算する。 これが「疑似量子」です。 では何が画期的なのか。 東芝は「シミュレーテッド分岐マシン(SBM)」という独自の計算機を2019年から進化させてきました。 今回の第3世代で注目すべきは「カオスの縁」という概念です。 計算が答えを探す過程で、動きが規則的な状態と、完全に無秩序な「カオス」状態があります。 そのちょうど境界、規則と混沌のギリギリの境目。ここを「カオスの縁」と呼びます。 東芝はこの境界領域を意図的に活用することで、計算が「間違った答え」に囚われる現象を回避し、正しい最適解にたどり着く確率を飛躍的に引き上げました。 開発を率いた後藤隼人シニアフェローの言葉が象徴的です。 「50年後の量子コンピューターでも難しい速度と精度を実現した」 この技術が解くのは「組合せ最適化問題」と呼ばれる種類の計算です。 膨大な選択肢の中から最も良い組み合わせを見つけ出す問題。 私たちの生活に直結する例を挙げます。 創薬。何百万通りの分子の組み合わせから、最も効く新薬候補を見つける。 物流。数千の配送先を回る最短ルートを瞬時に算出する。 金融。何千もの銘柄から最もリスクとリターンのバランスが良い投資配分を導き出す。 通常のコンピューターだと1年2カ月かかる計算を、約30分で処理できる。これが先行する第2世代の実績でした。 第3世代はそこからさらに100倍です。 実装は1〜2年以内を目指すとのこと。 つまりこれは「いつか届く夢の技術」ではなく、「もうすぐ産業の現場に入る実用技術」です。 世界中が巨額を投じて「本物の量子コンピューター」を追いかけている横で、東芝は既存のチップの上で動くソフトウェアの工夫だけで、実用面では先を行っている。 派手さはないけれど、これが日本の基礎研究の底力だと思います。 東芝、「疑似量子コンピューター」速度100倍に 創薬などに応用:日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQO…








