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”
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。
T-QARDメンバーが国際会議 INQA Conference 2024 (日本, 東京) で発表しました。
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。
qLDPC符号のデコーダであるBP+OSDについて解説します。#2では、デコーダの中心であるBPデコーダについて解説します。
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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。
read概要 記事「量子アニーリングマシンによる配送計画」で扱った論文では、CVRP(容量制約有りの配送計画問題)を量子アニーリングマシンと古典コンピュータを用いたハイブリッドな手法で解き、その性能を古典コンピュータと比較してい […]
read本記事では量子アニーリングマシンによる数分割問題の計算時間を、総当たりによる計算時間と比較することによってその有用性を確認します。
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