@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220426,
 author = {野原, 大靖 and 小山, 聡 and 野田, 五十樹},
 issue = {22},
 month = {Oct},
 note = {我々はクロネッカーカーネルを用いたペアワイズ分類問題への量子計算の適用可能性を検討し，Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) アルゴリズムに基づいたペアワイズ量子サポートベクターマシンアルゴリズムを提案した．ペアワイズ分類問題は，リンク予測や化学反応予測など，データ間の関係を推測する問題の一般化である．その既存解法の一つであるクロネッカーカーネルを用いたサポートベクターマシンアルゴリズムは，大量のデータに対しクロネッカーカーネル行列を陽に計算すると非常に計算コストが大きく，大規模データへの適用は困難であった．我々は量子計算においてカーネル行列のクロネッカー積が古典計算と比較して時間的，空間的に効率良く表現できることに着目し，HHL アルゴリズムに基づいた量子サポートベクターマシンアルゴリズムをクロネッカーカーネル行列に適用してペアワイズ分類器を効率的に訓練するアルゴリズムを提案した．量子計算シミュレータ上で実装した提案アルゴリズムを古典アルゴリズムと比較した実験においては，ハイパーパラメータ次第で提案アルゴリズムが古典アルゴリズムと同等の分類精度を達成した．この結果は提案アルゴリズムがより効率的，スケーラブルに古典アルゴリズムと同じ精度に到達できることを示唆しており，大規模データにおける関係予測問題への量子機械学習の適用可能性を示すことができた．},
 title = {クロネッカーカーネルと量子サポートベクターマシンを用いたペアワイズ分類},
 year = {2022}
}