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: 日本物理学会2024年春季大会

森田 圭祐

T-QARDメンバーが日本物理学会2024年春季大会 (オンライン) で発表を行いました。

  • 西山颯大 (2024/3/18, 口頭)「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」
  • 森田圭祐 (2024/3/18, 口頭)「Factorization Machinesを用いたベイズ最適化の性能評価」

学会発表: APS March Meeting 2024

森田 圭祐

T-QARDメンバーがAPS March Meeting 2024 (アメリカ合衆国ミネソタ州ミネアポリス) で発表を行いました。

  • 岡田朋久 (2024/3/6, Oral) “Acceleration in optimization using bayesian optimization for broad permutation space”
  • 平間草太 (2024/3/8, Oral) “The Efficient Exact Solution for Binary Quadratic Programming Problems by Quantum Annealing”

学会発表: 第2回量子アニーリング研究会

森田 圭祐

T-QARDメンバーが第2回量子アニーリング研究会 (TKPガーデンシティPREMIUM田町) で発表を行いました。

  • 會田裕樹 (2024/2/20, 口頭)「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」
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先行研究の記事

大関法に対する深層展開の適用

Taisei Takabayashi

組合せ最適化問題の中には制約を持つ組合せ最適化問題が多く存在します。そのような制約付き最適化問題の解法として大関法と呼ばれる手法が知られています。大関法は、量子アニーリングやマルコフ連鎖モンテカルロ法のようなボルツマン分布からのサンプラーと勾配法を組み合わせた手法であり、サンプリングと勾配法によるボルツマン分布の更新を反復的に繰り返すアルゴリズムです。大関法によって得られる解の精度は、分布の更新の際に用いられるステップサイズと呼ばれるパラメータに大きく依存する一方、反復ごとのステップサイズの適切な調整は困難です。その問題に対処するために、本論文では深層展開と呼ばれる深層学習技術を大関法に適用しています。

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量子アニーリングで電力ネットワークを最適化する

Ryuga Yamada

電力ネットワーク全体で電力を効率的に使用するためには電力の余剰の最適化が重要な要素です。本論文では、量子アニーリングを用いて電力余剰を最適に活用できるようなネットワークを探索する方法を示しました。そして、ドイツの送電ネットワークでの電力余剰を最適化するという問題に対して、量子と古典のハイブリッドソルバーと古典ソルバーのそれぞれで結果を出して、古典ソルバーに対して量子と古典のハイブリッドソルバーがコスト関数の値がより低い解を出すことを示しました。

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実践記事

共通テストをD-Waveマシンで解こう!

鹿内 怜央

現在の大学入試共通テストでは、マーク式問題が採用されています。記述式問題を取り入れることも検討されましたが、採点方法等の理由で取り下げられたことは記憶に新しいと思います。マーク式問題のデメリットは、分からない問題でも一定の確率で正解になってしまうことです。裏を返せば、問題文を見ることなく正解することも可能だということです。本記事では、D-Waveマシンを使って問題文を見ることなく共通テストを解いてみせましょう。

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量子アニーリングで文章を正確に読んでみよう！

鹿内 怜央

日本語の「高い」には、「価値がある」や「物理的に上にある」などの意味が存在します。このような単語は、同じ文脈に出てくる他の単語に依存して意味が決定します。従って、単語と単語の間には何かしらの関係があると考えられます。本論文では、単語間の関係性を量子アニーリングマシンに入力することで、単語の意味を正しく判別出来るのか検証します。

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