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。
(以上五十音順)
3/10 に量子コンピューティング体験セミナーを学部生向けに開催します。
2/16 に原知正・丸山尚貴(T-QARD-410チーム)が「量子アニーリングに基づく高性能コンピューティングに関するシンポジウム」にて、量子アニーリングを用いたフォトモザイクアートについて発表を行いました。
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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敵対的生成ネットワーク(GAN:Generative Adversarial Network)は、画像を生成する深層学習であり、パラメータが多くなるほど、計算コストが一層高くなるという問題があります。そこで、本論文ではGANの生成器を量子回路とニューラルネットワークのハイブリットで構成し、その結果、手書き画像の生成において、計算コストを削減することに成功しました。
read概要 記事「量子アニーリングを用いたグラフ彩色」では貪欲法でグラフ彩色を行うときに独立点集合を量子アニーリングで求めたときと古典コンピュータで求めたときとで最適化性能の比較を行った論文を紹介しました。本記事ではこの手法を […]
read今回は、量子アニーリングソリューションコンテストに参加した際の発表内容を紹介します。筆者はチームT-QARD-QAPOとして参加し、ポートフォリオ最適化に関するアプリを構想し、発表しました。ポートフォリオ最適化とは、リスクとリターンを考慮して、最適な資産の組み合わせ（ポートフォリオ）を見つけることです。ポートフォリオ最適化には様々な理論がありますが、今回は現代ポートフォリオ理論に基づいたポートフォリオ最適化を行いました。
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