T-QARD Harbor

               

T-QARD Harbor

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, 量子アニーリング, 量子コンピュータ, 量子情報, 数理最適化, 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: 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”

学会発表: INQA Conference 2024

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。

  • 平間草太 (2024/10/17, Poster) “Improving Lower Bound Accuracy for Combinatorial Optimization Problems Using Dantzig-Wolfe Decomposition and Simulated Annealing”
  • 森田圭祐 (2024/10/17, Poster) “Bayesian Optimization using Factorization Machines and Annealing”

学会発表: 日本物理学会第79回年次大会

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」
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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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実践記事

量子アニーリングによる配送計画(実践編)

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 […]

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