イジングモデルに基づく量子クラスタリングフレームワーク

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-03-21
• タイトル: イジングモデルに基づく量子クラスタリングフレームワーク
• 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: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東北大学サイバーサイエンスセンター
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cyberscience Center, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者名: 熊谷, 政仁; 小松, 一彦; 小野田, 誠; 小林, 広明
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本報告では，制約なし二次二値最適化 (Quadratic Unconstrained Binary Optimization，QUBO) 問題に定式化されたクラスタリングアルゴリズム群を利用するためのフレームワークである Quluster を提案する．Quluster は，バイナリクラスタリング，組合せクラスタリング，コンセンサスクラスタリング，制約付きクラスタリング，カーネルクラスタリングといった，QUBO 問題に定式化された複数のクラスタリング (以下，量子クラスタリングと呼ぶ) を実行するためのフレームワークである．Quluster を用いたクラスタリングは，前処理，本処理，後処理の 3 つの処理を経て，クラスタリング結果を求める．前処理は，ユーザから与えられたデータや任意のクラスタ数に基づいて，種々のクラスタリング問題を QUBO 問題として表現する．本処理においては，QUBO 問題として表現されたクラスタリング問題が，D-Wave 社の量子アニーリングマシンやゲート型の汎用量子コンピュータを含む複数のイジングマシンの中から一つを選択され，実行される．イジングマシンから得られた QUBO 問題の解は，後処理によってクラスタリングの結果として解釈できる形式に変換される．Quluster は，複数のクラスタリングアルゴリズムと複数のイジングマシンの選択をそれぞれ可能にすることで，量子クラスタリングアルゴリズムおよびイジングマシンのベンチマークや，量子クラスタリングを用いたアプリケーション開発などに貢献できる．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2024-QS-11, 号 12, p. 1-9, 発行日 2024-03-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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