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  1. 研究報告
  2. 量子ソフトウェア(QS)
  3. 2022
  4. 2022-QS-007

量子アニーリングを用いた古典・量子ハイブリッド手法における変数固定の効果

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220411
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220411
d31cbe79-b287-4758-904b-ef97fdc5fae7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-QS22007007.pdf IPSJ-QS22007007.pdf (876.8 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-10-20
タイトル
タイトル 量子アニーリングを用いた古典・量子ハイブリッド手法における変数固定の効果
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
慶應義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻
著者所属
株式会社デンソー
著者所属
株式会社デンソー
著者所属
慶應義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻/慶應義塾大学理工学部物理情報工学科
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology, Keio University
著者所属(英)
en
DENSO CORPORATION
著者所属(英)
en
DENSO CORPORATION
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology, Keio University / Department of Applied Physics and Physico-Informatics, Keio University
著者名 服部, 智大

× 服部, 智大

服部, 智大

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入江, 広隆

× 入江, 広隆

入江, 広隆

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門脇, 正史

× 門脇, 正史

門脇, 正史

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田中, 宗

× 田中, 宗

田中, 宗

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 組合せ最適化問題は,制約条件を満たしつつ,目的関数を最大化もしくは最小化するための決定変数の組合せを求める問題である.組合せ最適化問題は,問題の規模に応じて解候補となる組合せの個数が指数関数的に増大するため,厳密解を得ることは困難である.量子アニーリングマシンは,組合せ最適化問題を定式化したイジングモデルの基底状態を量子ダイナミクスにより探索するハードウェアで,高速かつ高精度に解を得ることが期待されている.しかし,量子アニーリングマシンに直接入力することのできる組合せ最適化問題の規模は量子ビット数により律速されてしまう.そのため,量子アニーリングマシンを用いて大規模な組合せ最適化問題を解くための様々な手法が提案されている.その手法の一つにハイブリッド量子アニーリング (Hybrid Quantum Annealing, HQA) と呼ばれる手法がある.本研究の目的は,HQA の性質を調べることにより,変数固定の効果や適切な古典前処理手法を検討することである.シュレディンガー方程式を直接解くシミュレーション,及び量子アニーリングマシンを用いて HQA を実行した.その結果,基底状態に近い高精度な解を得るための適切な固定スピン数が存在すること,適切な固定スピン数が量子アニーリング時間に依存することを示唆する結果を得た.また,実機に直接入力可能なサイズの問題に対しても,HQA によって問題を縮小することにより,より高精度な解が得られた.
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 研究報告量子ソフトウェア(QS)

巻 2022-QS-7, 号 7, p. 1-7, 発行日 2022-10-20
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 14:35:00.131194
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