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May 18, 2017

量子アニーリング

量子アニーリングに興味を持っているアマサイです。

早稲田のレクチャーに一回行ってみようと思います。

NP完全問題の量子アニーリングにおける相転移現象
高橋惇さん(東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻)

Quantum Computation and Machine Learning Seminar Series vol. 4

2017年6月1日 16時30分~

NP完全問題の量子アニーリングにおける相転移現象
Jun Takahashi (University of Tokyo)
東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻 高橋惇 氏

場所: 早稲田大学早稲田キャンパス7号館212号室

概要:
最適化問題を解くアルゴリズムは情報科学の分野における主要な研究対象だが、物理的なアプローチやプロトコルを用いて最適化問題の解を求める手法が境界領域として近年活発になっている。
特に、Kadowaki-Nishimori (1998) や Farhi et al. (2000) に端を発する量子アニーリングは、(2017年5月現在)大規模な実装化に成功している唯一の量子計算機であり、さらに物理的な量であるエネルギーギャップとアルゴリズムの計算時間を結びつけるものとして基礎的にも興味深く、盛んに研究されている。
一方で、量子アニーリングや量子計算機一般を用いても全ての問題が効率良く解けるわけではなく、特に「NP完全問題」と呼ばれる問題群は効率良く解くことが不可能であると計算理論の分野で信じられている。
そこで、NP完全問題のような「解けるはずのない問題」に量子アニーリングを適用した際に、計算を阻害する物理現象の解明を試みた。
その結果、従来考えられていたスピングラス転移と異なる転移が存在し、その未知の相内で一次転移が誘発され、量子アニーリングの障害になっていることが数値的に示唆された[1]。

本講演では、量子アニーリングの原理や、NP完全問題がなぜ一般に「解けるはずがない」のかを概観し、後半では研究結果を紹介しつつ量子アニーリングの物理的障害について議論します。

[1] Jun Takahashi and Koji Hukushima arXiv: 1612.08554

主催:科学研究費助成事業基盤研究(B)「量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代」
共催:早稲田大学高等研究所

アマサイが量子アニーリングを知ったのは修論作成のため、量子情報通信の論文を読んでいたときです。

量子通信がトレンドだと狙ってテーマを掲げたのですが、機械学習と関連があるとは思いもよりませんでした。

二重の意味でよいテーマを選んだと思います。
量子アニーリングは以下のサイトが詳しいです。

量子アニーリング by 西森 秀稔
http://www.stat.phys.titech.ac.jp/~nishimori/QA/q-annealing.html

量子アニーリング法とD-Waveマシン - 東京工業大学
http://www.stat.phys.titech.ac.jp/~nishimori/papers/QA-DWave_CE.pdf

今度は量子アニーリングと機会学習との関連で論文を書いてみたいです。

私も早稲田で講演するかも、なんちゃって(^_^;)。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

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