2次元複合符号について

茂朗 吉住, 真誠 浅野, 聖史 入山 +1 more

Mikio Hasegawa

近年，イジングハミルトニアンのエネルギー最小化を利用した最適化問題の解法が検討されている（S. Utsunomiya et al., Optics Express 19, 2011）．また，そのような手法を大規模に実装する技術の研究も進んでいる（T. Inagaki et al., Science, 234, 2016）．本稿では，このようなハードウェアで実現する量子ニューラルネットワークを用いた組合せ最適化アルゴリズムを検討する．対象とする組合せ最適化問題の目的関数は，イジングスピンの相互結合に実装することとなる．相互作用によるエネルギー最小化を用いた最適化問題の解法は，Hopfield-Tank Neural Network を用いた従来研究において様々な組合せ最適化問題に適用されてきた．本稿では，Hopfield-Tank Neural Network を用いた巡回セールスマン問題の解法を，量子ニューラルネットワークで動作させる方法を説明する．シミュレーション結果を示しながら，提案手法の有効性を示す．

Yuki Susa

本稿では、non-stoquasticハミルトニアンの下での量子アニーリングでは量子効果が伴っているケースがあることを解説をする。non-stoquasticハミルトニアンの例として無限レンジ強磁性p体相互作用模型に反強磁性相互作用を加えたものをここでは取り上げる。この例を通じて量子効果の有無が量子アニーリングの時間的効率性と関係している可能性について触れる。

一宜 田中

Hayashi, Masato

量子系で独立な複数の同一状態が与えられたときの状態推定問題を扱う.本稿では,状態間の量子力学的相互作用を用いることによって,その相互作用を用いない場合と比較してどれだけ推定誤差が少なくできるか考察する.

知也 磯島, 一成 町田

ることは難 し くなって くる｡ -