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

T-QARDメンバーが研究会・学会で発表を行いました。

  • 會田裕樹 (2024/2/20): 「量子アニーリングを用いたライドシェアリングサービスの最適化」第2回量子アニーリング研究会, 東京都
  • 岡田朋久 (2024/3/6): “Acceleration in optimization using bayesian optimization for broad permutation space,” APS March Meeting 2024, アメリカ合衆国ミネソタ州ミネアポリス
  • 平間草太 (2024/3/8): “The Efficient Exact Solution for Binary Quadratic Programming Problems by Quantum Annealing,” APS March Meeting 2024, アメリカ合衆国ミネソタ州ミネアポリス
  • 西山颯大 (2024/3/18): 「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」, 日本物理学会2024年春季大会, オンライン
  • 森田圭祐 (2024/3/18): 「Factorization Machinesを用いたベイズ最適化の性能評価」, 日本物理学会2024年春季大会, オンライン

(発表順)

学会発表

T-QARDメンバーが日本物理学会第78回年次大会 (東北大学) で発表を行いました。

  • 鹿内怜央 (2023/9/19)「現実のマップにおける量子アニーリングを用いた交通信号機の最適化」
  • 高林泰成 (2023/9/19)「連続最適化とシミュレーテッドアニーリングのハイブリッド方式の改善」
  • 平間草太 (2023/9/19)「列生成法と量子アニーリングを用いた0-1二次制約付き二次計画問題の厳密解法の開発」
  • 宮本誠也 (2023/9/19)「組合せ最適化問題に対するハイブリッドアルゴリズムの開発」

(以上五十音順)

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先行研究の記事

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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無限幅ニューラルネットワークの統計力学 ― 活性化関数の観点から

ニューラルネットワーク(NN)の性能と活性化関数の関係にまつわる2つの研究の流れがあります.1つは,記憶容量の問題の統計力学的解析です.記憶容量とは,二値分類モデルが記憶できるランダムなデータの最大数(パラメータあたり)で,モデルの表現能力の指標の一つです.もう1つは,無限幅NNとGauss過程の関連に関するものです.この研究の流れは,NNの高い性能に対してより深い洞察を与える理論として注目されています.これらの研究は独立に発展してきましたが,両者には深いつながりがあることを指摘します.

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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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