T-QARD Harbor

               

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T-QARD Harborは東北大学量子アプリケーション研究開発センターT-QARDが運営する情報統計学、量子コンピュータ、最適化、機械学習分野の情報を提供するWebサイトです                

お知らせ

学会発表: INQA Conference 2024

T-QARDメンバーが国際会議 INQA Conference 2024 (日本, 東京) で発表しました。

  • 平間草太 (2024/10/17, Poster) “Improving Lower Bound Accuracy for Combinatorial Optimization Problems Using Dantzig-Wolfe Decomposition and Simulated Annealing”
  • 森田圭祐 (2024/10/17, Poster) “Bayesian Optimization using Factorization Machines and Annealing”

学会発表: 日本物理学会第79回年次大会

T-QARDメンバーが日本物理学会第79回年次大会 (北海道大学札幌キャンパス) で発表しました。

  • 平間草太 (2024/9/16, 口頭) 「量子アニーリングとDantzig-Wolfe分解を用いた厳密解法の検証」
  • 鹿内怜央 (2024/9/16, 口頭) 「疎結合代理モデルと量子アニーリングマシンを用いたブラックボックス最適化」
  • 森田圭祐 (2024/9/17, 口頭) 「オンライン機械学習手法を用いた高次元ブラックボックス最適化について」

学会発表: CCP2024

T-QARDメンバーが国際会議 XXXV IUPAP Conference on Computational Physics (CCP2024, ギリシャ,テッサロニキ) で発表しました。

  • 宮本誠也 (2024/7/10, Oral) “Efficient sampling in a glassy phase using a machine-learning-assisted Markov Chain Monte Carlo Method”
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先行研究の記事

量子アニーリングで電力ネットワークを最適化する

電力ネットワーク全体で電力を効率的に使用するためには電力の余剰の最適化が重要な要素です。本論文では、量子アニーリングを用いて電力余剰を最適に活用できるようなネットワークを探索する方法を示しました。そして、ドイツの送電ネットワークでの電力余剰を最適化するという問題に対して、量子と古典のハイブリッドソルバーと古典ソルバーのそれぞれで結果を出して、古典ソルバーに対して量子と古典のハイブリッドソルバーがコスト関数の値がより低い解を出すことを示しました。

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実践記事

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