@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02001244,
 author = {水木,直也 and 森下,誠 and 河合,直聡 and 片桐,孝洋 and 椋木,大地 and 星野,哲也 and 永井,亨},
 issue = {34},
 month = {Mar},
 note = {近年，量子アニーリングが注目されており，その中でも疑似量子アニーラのクラウドサービスが各種展開されている．だが，疑似量子アニーラによるサポートベクターマシン（SVM）の評価は多くはない．そこで本報告では，4種類の疑似量子アニーラ（HITACHI CMOSアニーリングマシン，Fixstars Amplify Annealing Engine，NEC Vector Annealingサービス，Toshiba SQBM+）により，SVMによる誤差を含むクラス分類を実装し，性能評価を行った．性能評価の結果，分類精度については古典コンピュータによるSVMに近い性能が得られる場合があった．一方で，Time to Solution(TTS)の観点の評価では，疑似量子アニーラによって大きな差が見られた．また，本実験のデータセットに限っては，古典が良い性能を示した．},
 title = {SVMによる誤差を含むクラス分類における多種疑似量子アニーラの性能評価},
 year = {2025}
}