| 研究課題/領域番号 |
21K03391
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分13010:数理物理および物性基礎関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
田中 宗 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (40507836)
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| 研究分担者 |
白井 達彦 早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (20816730)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 量子コンピューティング / 量子・古典ハイブリッドアルゴリズム / 機械学習 / ブラックボックス最適化 / イジングマシン / 量子アニーリング / 量子臨界現象 / 量子古典ハイブリッドアルゴリズム / 物質シミュレーション / 量子コンピュータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では、量子古典ハイブリッド計算技術による物質シミュレーション手法を確立し、マテリアルズ・インフォマティクスの知見を組み合わせることで、物質シミュレーションの高速化を実現することを目的としており、事業期間中に以下の2点について実施する予定である。(1)量子古典ハイブリッド計算における様々な物理状態の物性値計算手法の確立、(2)イジングマシンによる材料探索手法の確立。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題において，主に以下の2点の研究を行った．
第一に，物質シミュレーションの高速化につながることが期待される，量子アニーリングマシンを含むイジングマシンやゲート式量子コンピュータの性能を引き出すアルゴリズム構築を行った．具体的には，対象とする問題に含まれる制約条件を満たす状態間を量子遷移する方法の検討や，イジングモデルの固有エネルギーを変えずに，状態間のハミング距離のみ変える「エネルギー地形変換」，また，「マージ手法」や「スピン変数消去法」を提案した．また，制約条件付き問題に対する量子古典ハイブリッドアルゴリズムとして，「巨大近傍探索アルゴリズム」や「サンプルパーシステンスに基づく固定アルゴリズム」，「制約適合処理手法を組み込んだ量子アルゴリズム」の構築と評価を行った．このうち，「マージ手法」，「スピン変数消去法」，「制約適合処理手法を組み込んだ量子アルゴリズム」については，所属機関からそれぞれの成果についてプレスリリースを発出し，新聞等で取り上げられた．
第二に，量子アニーリングマシンを含むイジングマシンによるブラックボックス最適化手法について，我々の提案手法の適用範囲を広げるための方法を検討した．複数の目的関数からなる多目的ブラックボックス最適化や，多値変数の場合についてのブラックボックス最適化に対応可能な方法を構築した．加えて，材料科学分野の課題に対し我々の提案手法を適用し，その評価を行った．その結果，従来手法に比べて優位性があることを確認した．本研究成果は，国際論文誌や国際会議AQC2023等で報告した．
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