2017 Fiscal Year Annual Research Report
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15H03699
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
大関 真之 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80447549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安田 宗樹 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (20532774)
田中 宗 早稲田大学, 高等研究所, 准教授(任期付) (40507836)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 量子アニーリング / 統計的機械学習 / スピングラス模型 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
量子アニーリングマシンで行われた計算結果をもとに、内部状態を推定するスキームを確立するために、深層学習を用いた推定方法の確立を目指した。古典的な系における相転移点を推定するスキームを拡張することにより、量子系においても同様に相転移点を推定できると判断した。
試しに量子モンテカルロ法により生成されたスピン配位をトロッター方向に並べたものを利用して、それを入力データ、実験条件を出力データとして、ニューラルネットワークの最適化を実行する。すると量子系の相転移点の前後においてニューラルネットワークの状態の大幅な変化が見られることがわかった。トロッター方向に並べた結果を、観測結果による異なる実現結果であると解釈することで量子アニーリングマシンからの出力結果をそのまま利用することができる。結果は次年度以降に出版する予定であるが、事前の実験結果によると、相転移点を推定することに成功しており、多少のズレは伴うものの同様な相転移点を確認することができた。量子アニーリングマシンと設定パラメータの関係性は、実際の製作者であれば知ることが徹底的な実験の元できるが、ユーザーとして利用する際には、こう言った推定スキームが絶対不可欠となる。
他に関連する研究展開として、スピングラス模型の基底状態の転移点を推定する手法を拡張した成果、量子モンテカルロ法を利用したデータ解析という新しい展開を見せた。また量子速度限界について、それは量子系特有の性質ではないことを示すことなど多様な展開を見せている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
量子アニーリングマシンに関する性質を解き明かし、前年度の適応的量子モンテカルロ法の加速に利用するための下準備も整ったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
D-Wave Systems社の量子アニーリングマシンを活用して、量子モンテカルロ法の計算部分を置き換えることにより計算の加速を行うこと、量子アニーリングマシンでも現時点では不可能である特殊な量子ゆらぎの活用をシミュレートすることを目指す。
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