T-QARD Harbor

               

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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、 数理情報統計、量子情報、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: STATPHYS29

T-QARDメンバーが第29回統計物理学国際会議 (STATPHYS29, イタリア, フィレンツェ) で発表しました。

  • Hiroki Aita, Masaru Hitomi, Masayuki Ohzeki (2025/7/14, Poster) “Replica Analysis of Factorization Machines with 1-Dimensional Latent Vectors.”

学会発表: AQC2025

T-QARDメンバーが国際会議 Adiabatic Quantum Computing Conference (AQC2025, カナダ, ブリティッシュコロンビア大学) で発表しました。

  • Keisuke Morita, Masayuki Ohzeki (2025/6/9, Poster) “Statistical-Mechanical Analysis of Compressed Sensing for Ising Hamiltonian Estimation with the Horseshoe Prior.”
  • Mitsunobu Kanebako, Ami Koshikawa, Masaru Hitomi, Masayuki Ohzeki, Takuro Tanaka, Mahito Chiba (2025/6/11, Poster) “Robust Wavelength Subset Optimization Using Combinatorial Bayesian Optimization for PLS-Based Sugar Content Estimation.”

学会発表: 第3回量子アニーリング研究会

T-QARDメンバーが第3回量子アニーリング研究会 (東京科学大学大岡山キャンパス) で発表しました。

  • 森田圭祐 (2025/2/17, 口頭[招待講演]) “アニーリングマシンを用いたブラックボックス最適化の新たな探索手法の検討.”
  • 高林泰成(東北大)(2025/2/18, 口頭) “量子アニーリングによる携帯電話と基地局の接続パターンの最適化”
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解説記事

SQAのサンプリング分布はボルツマン分布に従うだろうか?

量子アニーリング(QA)は、QAから得られる出力値の分布がボルツマン分布に近いことを利用してボルツマン機械学習に使われることがあります。今回は、QAの代わりにシミュレーテッド量子アニーリング(SQA)を用いて、どの温度のボルツマン分布にどのくらい近いのかをエネルギー分布だけでなく、磁化やオーバーラップといった違う指標も使って確かめました。さらにそれぞれのサンプリングを使ってRBMを学習し、実際にどのようなサンプリングの分布になっているか確かめました。結果として、SQAの分布はボルツマン分布に従う様子が見らましたが、T=1.0のボルツマン分布に補正するとずれがみられました。また、SQA学習のRBMのサンプリング分布はMCMCベースのRBMよりも低エネルギー帯に分布していることがわかりました。

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D-Wave量子アニーラーを用いた制限ボルツマンマシンの学習

制限ボルツマンマシン(RBM)は、学習する際、コンストラクティブ・ダイバージェンス(CD)という手法で近似的に学習します。また、別の手法として、量子アニ―ラ―(QA)からサンプリングして学習する手法があります。この二つの手法は、全く異なる手法を取っているため、性能比較がされる必要があります。本論文では、CDで学習されたRBMとQAで学習されたRBMを使って、画像分類、画像再構成、対数尤度の精度を比較しました。

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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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