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: STATPHYS28

T-QARD Crews

T-QARDメンバーが第28回統計物理学国際会議 STATPHYS28 (STATPHYS28, 東京大学) で発表を行いました。

  • 高林泰成 (2023/8/8, Poster) “Improvement of Hybrid Scheme of Continuous Optimization and Simulated Annealing”
  • 平間草太 (2023/8/7, Poster) “Algorithm for Binary Quadratic Programming Problem by Column Generation and Quantum Annealing”
  • 丸山尚貴 (2023/8/9, Oral) “Interpretation of unfair sampling in quantum annealing by node centrality”
  • 森田圭祐 (2023/8/11, Oral) “A Simple Post-Processing Method for Improving Bayesian Optimization of Combinatorial Problems”

学会発表: 日本物理学会2023年春季大会

T-QARD Administrators

T-QARDメンバーが日本物理学会2023年春季大会 (オンライン) で発表しました。

  • 高林泰成 (2023/3/22, Poster)「分子動力学法によるハイブリッド量子アニーリングに対するリバースアニーリングの適用に関する検討」
  • 平間草太 (2023/3/22, Poster)「列生成法と量子アニーリングを用いた二次計画問題の効率的な処理の検証」

(以上五十音順)

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先行研究の記事

無限幅ニューラルネットワークの統計力学 ― 活性化関数の観点から

Sota Nishiyama

ニューラルネットワーク（NN）の性能と活性化関数の関係にまつわる2つの研究の流れがあります．1つは，記憶容量の問題の統計力学的解析です．記憶容量とは，二値分類モデルが記憶できるランダムなデータの最大数（パラメータあたり）で，モデルの表現能力の指標の一つです．もう1つは，無限幅NNとGauss過程の関連に関するものです．この研究の流れは，NNの高い性能に対してより深い洞察を与える理論として注目されています．これらの研究は独立に発展してきましたが，両者には深いつながりがあることを指摘します．

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量子アニーリングで人工素材を設計する “FMQA”

森田 圭祐

持続可能な社会を実現するためのエネルギー変換や環境浄化、医療などの分野での応用が期待されている「メタマテリアル」の設計図を効率的に探すための手法として「ブラックボックス最適化」技術を用いることが提案されています。ブラックボックス最適化では、すでに性能がわかっている素材の設計図をもとに、より「優れた」設計図を探すための最適化問題を作成し、それを解くことで最適な設計図を探します。本論文では、この最適化問題を量子アニーリングを用いて解く試みを行います。

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実践記事

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