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  1. 研究報告
  2. 量子ソフトウェア(QS)
  3. 2021
  4. 2021-QS-004

組合せ最適化に向けた量子フィードバックアルゴリズムの改良

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213208
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213208
2ae91519-006d-4827-a67e-b9bb96ea0825
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-QS21004014.pdf IPSJ-QS21004014.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-10-07
タイトル
タイトル 組合せ最適化に向けた量子フィードバックアルゴリズムの改良
タイトル
言語 en
タイトル Improved Quantum-feedback algorithm for Combinational Optimization
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
株式会社パナソニックシステムネットワークス開発研究所
著者所属
株式会社パナソニックシステムネットワークス開発研究所
著者所属
株式会社グリッド
著者所属
パナソニック株式会社コネクティッドソリューションズ社
著者名 阿部, 英宗

× 阿部, 英宗

阿部, 英宗

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大山, 貴博

× 大山, 貴博

大山, 貴博

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斯波, 廣大

× 斯波, 廣大

斯波, 廣大

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山口, 晃一郎

× 山口, 晃一郎

山口, 晃一郎

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著者名(英) Eiichi, Abe

× Eiichi, Abe

en Eiichi, Abe

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Takahiro, Ohyama

× Takahiro, Ohyama

en Takahiro, Ohyama

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Kodai, Shiba

× Kodai, Shiba

en Kodai, Shiba

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Koichiro, Yamaguchi

× Koichiro, Yamaguchi

en Koichiro, Yamaguchi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 量子コンピュータにより,従来のコンピュータと比較して組合せ最適化問題をより効率よく解けることが期待される.量子コンピュータを用いた組合せ最適化の近似アルゴリズムの 1 つである FALQON は,古典計算によるパラメータ最適化が不要であるため,今後の量子コンピューティング技術の発達により,大規模な組合せ最適化問題を高速に解ける可能性がある.本報告では,はじめに既存の FALQON では求解が困難となるケースがあることを示す.次に,既存の FALQON を改善する方法として,再帰的に FALQON を実行して問題を解く RFALQON と,量子アニーリングの理論に基づき FALQON のフィードバック量の利得を制御する方法の 2 つを提案し,シミュレーションにより提案手法の有効性を示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Quantum computers have possibility of solving combinational optimization problem more efficiently than conventional computers. FALQON (Feedback-based ALgorithm for Quantum OptimizatioN), which is an approximation algorithm for combinational optimization problems on quantum computers, can solve the problems without parameter optimization by classical calculation. Therefore it gives possibility of realizing large-scale combinational optimization at high speed in the future with the evolution of quantum computing technology. In this paper, Firstly, we show the case makes it difficult to solve by conventional FALQON. Next, we propose two methods for improving conventional FALQON. One is RFALQON(Recursive FALQON), which makes use of FALQON recursively. The other is feedback gain control which is based on quantum annealing. Furthermore, the simulation results which clarify the effectiveness of the proposed method are shown.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12894105
書誌情報 量子ソフトウェア(QS)

巻 2021-QS-4, 号 14, p. 1-8, 発行日 2021-10-07
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2435-6492
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 17:13:59.730474
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