本記事では量子アニーリングマシンによる数分割問題の計算時間を、総当たりによる計算時間と比較することによってその有用性を確認します。

量子交互演算子アンザッツ（Quantum Alternating Operator Ansatz：QAOA）は最適化問題に対して有効で、Grover Mixier QAOAと呼ばれる手法は理論的に、全ての要素を等確率でサンプリングすること（フェアサンプリング）が可能です。しかし、実際のデバイスはノイズあり中規模量子（Noisy Intermediate Scale Quantum：NISQ）デバイスと呼ばれ、ノイズが存在しており、完全なフェアサンプリングは難しいです。本論文ではNISQデバイスにおけるGrover Mixier QAOAのフェアサンプリングの現状について調査します。

航空機に対する発着ゲートの割り当ては航空管制において重要な業務の一つとなっています。この際、最も効率良いようなゲート割り当てを求めたいわけだが、これは組合せ最適化問題として扱うことができます。しかしながら、このような問題では最適解を高速に求めることが困難であることが知られています。したがって、本論文では量子アニーリングマシンのような新しいハードウェアの有用性を評価します。しかし、現実世界の問題では数多くの量子ビットを必要とするため、現状の量子アニーリングマシンでそのまま計算を行うことはできません。そこで、問題の構造を維持したまま、データを前処理することで、量子ビットを削減することを試みました。

D-Wave Systemsによって開発が行われている量子アニーリングマシンは、組合せ最適化を高速に解くソルバーとして活発な分析が行われています。本論文では、渋滞解消を目的とした自動車の移動経路割当を組合せ最適化問題として定式化します。連続的な経路割当を実現するには最適化の高速性が求められるが、北京首都国際空港近辺における過去のドライブデータを用いてシミュレーションを行った結果、量子アニーリングは有効的な手法の一つであることを示しています。