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: AQC 2024

T-QARDメンバーが国際会議 Adiabatic Quantum Computing Conference (AQC 2024, スコットランド, グラスゴー) で発表しました。

  • 宮本誠也 (2024/6/11, Oral) “Efficient sampling in a glassy phase using a machine-learning-assisted Markov Chain Monte Carlo Method”
  • 平間草太 (2024/6/11, Poster) “Development of Exact Solution Method for Binary Quadratic Programming Problems Using Quantum Annealing and Dantzig-Wolfe Decomposition”
  • 高林泰成 (2024/6/13, Poster) “Optimization of connection patterns to base stations with Quantum Annealing”
  • 森田圭祐 (2024/6/13, Poster) “Fast algorithm for Bayesian optimization of high-dimensional combinatorial problems”

日本物理学会2024年春季大会

T-QARDメンバーが日本物理学会2024年春季大会 (オンライン) で発表を行いました。

  • 西山颯大 (2024/3/18, 口頭)「一般の活性化関数を持つ全結合2層ニューラルネットワークの記憶容量」
  • 森田圭祐 (2024/3/18, 口頭)「Factorization Machinesを用いたベイズ最適化の性能評価」

APS March Meeting 2024

T-QARDメンバーがAPS March Meeting 2024 (アメリカ合衆国ミネソタ州ミネアポリス) で発表を行いました。

  • 岡田朋久 (2024/3/6, Oral) “Acceleration in optimization using bayesian optimization for broad permutation space”
  • 平間草太 (2024/3/8, Oral) “The Efficient Exact Solution for Binary Quadratic Programming Problems by Quantum Annealing”
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先行研究の記事

敵対的生成ネットワークの性能を高める変分量子回路

敵対的生成ネットワーク(GAN:Generative Adversarial Network)は、画像を生成する深層学習であり、パラメータが多くなるほど、計算コストが一層高くなるという問題があります。そこで、本論文ではGANの生成器を量子回路とニューラルネットワークのハイブリットで構成し、その結果、手書き画像の生成において、計算コストを削減することに成功しました。

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制約付き量子アニーリング:罰金項を使わずにグラフ彩色問題を解く

量子アニーリングでは、組合せ最適化問題の制約は罰金項として表現することが一般的です。しかしこの手法は量子アニーリング (QA) の性能を落としてしまうことが知られています。本論文では 制約付き量子アニーリング (Constrained Quantum Annealing, CQA) と呼ばれる手法を用いて組合せ最適化問題を解きます。この手法は制約を罰金項として表現するのではなく、量子効果を表す driver Hamiltonian を適切に用いることで制約を満たした解のみに限定して探索を行うことができる手法です。本論文では組合せ最適化問題の一例としてグラフ彩色問題に注目して、グラフ彩色問題を CQA を用いて解きます。実験の結果では CQA により最適解に近い解を得ることができました。一方で予想と違う結果も得られ、この考察も行います。

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実践記事

SAT をサーベイ伝搬法で解く

本記事では,ランダムな 3-SAT のインスタンスを解くアルゴリズムをいくつか実装して性能を比較します.そして,サーベイ伝搬法に基づいたアルゴリズムが高い性能を持つことを確認します.

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