T-QARDメンバーが日本物理学会第79回年次大会 (北海道大学札幌キャンパス) で発表しました。
- 平間草太 (2024/9/16, 口頭) 「量子アニーリングとDantzig-Wolfe分解を用いた厳密解法の検証」
- 鹿内怜央 (2024/9/16, 口頭) 「疎結合代理モデルと量子アニーリングマシンを用いたブラックボックス最適化」
- 森田圭祐 (2024/9/17, 口頭) 「オンライン機械学習手法を用いた高次元ブラックボックス最適化について」
T-QARDメンバーが日本物理学会第79回年次大会 (北海道大学札幌キャンパス) で発表しました。
T-QARDメンバーが第35回計算物理学国際会議 (CCP2024, ギリシャ,テッサロニキ) で発表しました。
T-QARDメンバーが国際会議 Adiabatic Quantum Computing Conference (AQC 2024, スコットランド, グラスゴー) で発表しました。
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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この論文では、交差点で待機する車両数と隣接する交差点の信号状況をもとに、適切な信号を選択するという交通信号最適化問題を解く方法について考えます。その問題を解くためにこの論文では効率の良い信号制御のため、「より多くの車を流す」点と、「より隣接交差点からスムーズに流れるようにする」という2点に着目し、量子アニーリング用に定式化しました。その結果、定式化した式と量子アニーリングを用いて、より効率の良い信号の組み合わせを得ることができました。
read概要 量子アニーリングによる作曲 ( メロディの生成 ) の再現実験を行います。具体的には、OpenJij を用いて複数個の音符を同時生成し、メロディが生成されることを確認します。また、D-Wave Ocean の機能を […]
read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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