T-QARD Harbor

               

T-QARD Harbor

T-QARD Harborは東北大学・東京科学大学 量子アプリケーション研究開発センター学生チーム「T-QARD Crews」が 運営する, 量子アニーリング, 量子コンピュータ, 量子情報, 数理最適化, 機械学習分野の情報を提供するWebサイトです                

活動報告

学会発表: 第4回量子アニーリング研究会で発表しました

T-QARDメンバー4名が2026年2月18日(水)-19日(木)に行われました、第4回量子アニーリング研究会で発表しました。

  • 岡田 朋久(東北大学, 口頭)鉄鋼業界における量子アニーリングの活用
  • 鹿内 怜央(東北大学, 口頭)離散変数ブラックボックス最適化における適応的獲得関数選択による探索効率の向上
  • 吉原 拓磨(東北大学, ポスター)量子・古典ハイブリッドソルバーを用いた大規模な混合整数問題の解法
  • 豊嶋 大翔(東北大学, ポスター)量子アニーリングを用いたブラックボックス最適化による外れ値除去アルゴリズムの構築

学会発表: 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)で発表しました

T-QARDメンバーが2025年12月22日(月), 12月23日(火)で行われた情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)において口頭発表を行いました。

  • 尾崎優太, 蒲健太郎, 鈴木泰雅 (東京科学大学), 人見将, 大関真之(2025.12.23, 口頭)「教師あり学習におけるボルツマンマシンを用いた特徴量の相関分析」

学会発表: INQA Conference 2025

T-QARDメンバーが国際会議 INQA Conference 2025 (スペイン, バルセロナ) で発表しました。

  • Yuuma Matsumoto, Taisei Takabayashi, Rima Sato, Rumiko Honda, Masayuki Ohzeki (2025/11/5, Poster) “Scalable Design and Demonstration of a Compatibility-Based Childcare Support Service.”
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解説記事

量子回路学習

パラメータを持った量子回路そのものを学習モデルとして扱う枠組み、量子回路学習の提案論文を解説します。なぜ浅い回路で非線形な関数が表現できるのか、なぜ勾配が期待値の測定だけで厳密に求まるのかを、線形代数の知識だけで追えるように、密度演算子とパウリ基底の視点から説明します。

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周期性材料に対する変分量子シミュレーション

本記事では、第一原理計算による電子状態解析の基本を概説し、量子コンピュータを用いたVariational Quantum Eigensolver(VQE)に注目する。周期的一次元水素鎖を対象とした論文を取り上げ、強相関領域におけるVQEの有効性と、UCCSD型手法による計算結果を解説する。

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実践記事

【実践編】量子アニーリングとADMMのハイブリッド方式による不等式制約への対処

解説記事「量子アニーリングとADMMのハイブリッド方式による不等式制約への対処」では、不等式制約付きの組合せ最適化問題を解くために、量子アニーリング(QA : Quantum Annealing)と ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)を組み合わせた手法を提案した論文を紹介しました。本記事では、そのアルゴリズムを実装し、元論文の再現実験を行います。

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