@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225071,
 author = {佐藤, 嶺 and 齋藤, 和広 and 二国, 徹郎 and 渡部, 昌平},
 issue = {35},
 month = {Mar},
 note = {Grover アルゴリズムをはじめとする量子探索アルゴリズムは，制約付き組合せ最適化問題を効率的に解くための有効な手段の一つである．量子探索アルゴリズムで制約付き組合せ最適化問題を解く場合，実行可能解の数に応じてオラクル演算子を量子回路上に埋め込む必要がある．しかし，この埋込に指数関数の計算量を要するため，量子探索アルゴリズムで大規模な制約付き組合せ最適化問題を高速に解くことは困難であった．そこで本研究では，分割統治法を従来の量子探索アルゴリズムに適用した，分割統治量子探索アルゴリズムを提案する．組合せ最適化問題の各制約項を小問題に分割し，小問題ごとに量子探索を行う量子回路を設計する．巡回セールスマン問題の実行可能解を求める問題を例として，提案手法と Grover アルゴリズム及び古典計算量と比較する．その結果，提案手法の分割統治量子探索アルゴリズムを使用することで，実行可能解の取得に必要な計算量を大幅に削減できることがわかった．},
 title = {分割統治量子探索アルゴリズムを用いた組合せ最適化問題の実行可能解の解法},
 year = {2023}
}