• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

アクティブファイバー標的で拓くマルチストレンジネス多体系の世界

Research Project

Project/Area Number 18J20396
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Research Field Particle/Nuclear/Cosmic ray/Astro physics
Research InstitutionTohoku University

Principal Investigator

越川 亜美  東北大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2018-04-25 – 2021-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 2019: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Keywordsブラックボックス最適化 / 機械学習 / 圧縮センシング / 量子アニーリング / ベイズ的最適化 / 実験核物理
Outline of Annual Research Achievements

前年度に引き続きデータ解析に関連するアルゴリズムの改良を実施した。このうちブラックボックス最適化に関する取り組みについて述べる。
ブラックボックス最適化とは、定式化できないコスト関数を最小化する手法である。特に実験やシミュレーションといった、1つのサンプル点を取得するための時間やお金がかかる状況を考える。以下では入力値が0または1をとる二値変数のベクトルであるときに限る。今回用いた手法は、適当な代理モデルを設計・学習して、そのモデルの最小化を行うことで次に探索するべき点を選び、この2つの段階を繰り返すことで逐次的にコスト関数の最小化を図る方法である。代理モデルは二次までの多項式に設定し、このモデルの学習には、馬蹄分布をパラメータの事前分布としたベイズ推定を利用する。最適化部分では、先行研究ではシミュレーテッド・アニーリング (SA) や半正定値計画問題 (SDP) を用いていたが、今年度の研究ではD-Waveマシンなどのイジングソルバーを利用した最適化を行う。
今年度の研究では、スピングラス模型で代表的なSherrington-Kirkpatrickモデルのハミルトニアンを最小化する問題を用いて、ハミルトニアンの基底状態を探索するまでにコスト関数を計算する回数を最適化ソルバーごとに調べた。入力次元数N=10の場合とN=20の場合で調べたところ、どちらの場合でもランダムサーチと比較して良い性能を示した。また、N=10ではソルバー間の違いに優位な差が見られなかったが、N=20ではSA, D-WaveマシンがSDPより良い性能を示すことを確認した。 さらに今年度は、本手法の物理実験への応用も検討した。
また今年度は、圧縮センシング、さらにガウス過程やニューラルネットワークを用いたデータ解析にも取り組んだ。

Research Progress Status

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report
  • Research Products

    (7 results)

All 2019 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results,  Invited: 1 results)

  • [Int'l Joint Research] CIC nanoGUNE(スペイン)

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] イジングマシンを用いたベイズ的組合せ最適化2019

    • Author(s)
      越川亜美
    • Organizer
      第64回物性若手夏の学校
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] Black-box optimization using D-Wave 2000Q2019

    • Author(s)
      Ami S. Koshikawa
    • Organizer
      Adiabatic Quantum Computing Conference 2019
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] No Chain Embedding on Quantum Annealer and its Perspective2019

    • Author(s)
      Masamichi J. Miyama & Ami S. Koshikawa
    • Organizer
      D-Wave Qubits North America Users Conference 2019
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Search for the ground state of a spin glass with Bayesian optimization2019

    • Author(s)
      Ami S. Koshikawa
    • Organizer
      Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2019)
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] ベイズ的最適化によるスピングラス基底状態の探索2019

    • Author(s)
      越川亜美
    • Organizer
      日本物理学会
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] Challenging collaborations with T-QARD: Black-box optimization2019

    • Author(s)
      Ami Koshikawa
    • Organizer
      Qubits Europe 2019
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2018-05-01   Modified: 2024-03-26  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi