Graph and Matroid Decomposition
Project/Area Number |
17K12639
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Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Research Field |
Theory of informatics
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2017: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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Keywords | graph decomposition / quantum algorithm / Spin model / Tutte polynomial / グラフ・マトロイド分解理論 / 量子アニーリング / Ising模型 / Potts模型 / 量子計算 / アルゴリズム / 量子コンピュータ / グラフ理論 / マトロイド理論 |
Outline of Final Research Achievements |
In this project, we develop algorithms based on the decomposition theory for meta-problem of combinatorial optimization such as Tutte polynomial and spin models toward systematic quantum/classical algorithm design.
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年では、量子計算機の開発が進みつつあり、商用の中・小規模量子計算機がリリースされている。本研究課題では、古典のアルゴリズム理論の成果を基にした、量子アルゴリズム開発の可能性についての研究を行った。中でも、問題を小問題群に分割した上でアルゴリズムを構築する枠組みである、分解理論に関する研究を中心に行ったが、これは近年の中・小規模量子計算機の実機を効果的に利用するための手法へと展開が可能であると考えられる。
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Report
(4 results)
Research Products
(23 results)