| 研究課題/領域番号 |
20H02168
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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, 大学院基礎工学研究科, 准教授 (90456161)
大関 真之 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80447549)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
16,120千円 (直接経費: 12,400千円、間接経費: 3,720千円)
2022年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2021年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2020年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
本研究では，量子計算機の実現のためのキーテクノロジーである量子誤り訂正の高度化を目指し，誤り訂正の過程が誤り検出と訂正のフィードバック構造を持つことに着目し，量子制御理論の適用により，量子状態の推定および量子誤り訂正符号の設計と生成手法に関する諸結果を得た．具体的には，1.現実的な量子符号化および復号化の提案および熱ノイズに対するロバスト化，2.量子適応制御，3.量子推定のための適切な量子情報量の解析，4.量子状態スムージング，5.量子アニーラの性能解析，6.雑音駆動型量子アニーリング，7.量子イジングモデルの解析，8.量子イジングモデルの推定，について結果を得た．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
結果の一つである量子符号化・復号化は，厳密な時間制御を必要としない散逸ダイナミクスを用い，また熱ノイズに対するロバスト化まで図ったものであり，世界的に見て新規であり，これまで実現性の議論が不十分な量子符号化の実現に大いに寄与するものである．また誤り検出の基礎となる量子情報量の導出や量子状態スムージングも，量子状態推定において新規の結果である．さらに量子ビットのエラーの実態を知るための量子アニーリングの性能解析の結果は，最新の量子計算機に関する性能解析であり，分野への貢献大である．また量子イジングモデルの解析は量子アニーリングの解析の基礎となるものであり，理論的貢献の大きな結果である．
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