| 研究課題/領域番号 |
21K17747
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
鮑 思雅 早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (60875425)
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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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 量子計算 / 地理空間情報処理 / 地理情報処理 / イジング計算機 / 組み合わせ問題 / 旅行計画問題 / イジングモデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This research focuses on effectively mapping real-world geospatial optimization
problems onto Ising models and proposes a spin fixation method to diminish large-scale Ising models for suitable Ising machine embedding. Also, statistical interpretation is introduced to improve the solution accuracy.
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| 研究成果の概要 |
複数の実地理空間情報処理問題において，実用上重要な要素をイジングモデルと等価なQuadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) に変換し，実イジング計算機による解法を提案した．イジング計算を地理情報システムに応用する研究分野において多数の成果を上げており，IEEE論文誌や地理情報処理分野のトップ国際会議での発表など，非常に多くの論文発表を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
古典計算機に比べ2桁以上高速に解法されることは，これまで古典計算機で実時間処理不可能であった現実的な組合せ最適化問題の実時間化が見通せる．また，本研究の拡張により交通管理など様々な社会課題の解決が可能となる．
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