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」
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。
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。
T-QARDメンバーが日本物理学会第80回年次大会 (広島大学東広島キャンパス) で発表しました。
量子アニーリングは、組合せ最適化問題を解くための高速なヒューリスティック手法として研究が進められています。実世界への応用例の1つに、工場や倉庫で用いられる無人搬送車(AGV: Automated Guided Vehicle)群の経路制御があります。複数のAGVを同時に動かす場合、経路の選び方によっては衝突やデッドロックが発生するため、安全性を保ちながら搬送時間を短縮する経路計画が重要です。
read
qLDPC符号のデコーダであるBP+OSDについて紹介します。#3では精度を高めるための後処理であるOSDについて解説します。
read
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。
read
本記事では、シミュレーテッドアニーリングとQUBOモデルを用いたベイズ最適化手法であるBOCS-SAをPythonでいちから実装し、簡単なベンチマーク問題の最適化をデモンストレーションします。
read