| Project/Area Number |
20H02168
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
津村 幸治 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (80241941)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大木 健太郎 京都大学, 情報学研究科, 助教 (40639233)
田中 冬彦 大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (90456161)
大関 真之 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80447549)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
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| Keywords | 制御理論 / 量子誤り訂正 / 量子情報理論 / 量子統計 / 量子計算理論 |
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| Outline of Research at the Start |
量子誤り訂正の過程が「誤り検出」(量子状態の観測)と検出信号に基づく「誤り訂正」(量子状態への操作)からなることに注目し，誤りをもたらすノイズの影響下にある量子フィードバック制御系の制御問題ととらえ，量子制御理論・量子情報理論・量子計算理論を援用し，高性能な量子誤り訂正システムのための理論・設計手法を開発する．具体的に次の4課題の解決を目指す．課題１：量子誤り検出のためのオンライン状態トモグラフィ，課題２：量子フィードバック制御の制御性能解析，課題３：連続時間量子系に対する冗長化と量子誤り訂正精度のトレードオフ解析，課題４：実機の不均一さを克服する論理ビット構成の機械学習的アプローチ．
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