研究課題/領域番号 |
23K11220
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 熊本県立大学 |
研究代表者 |
飯村 伊智郎 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (50347697)
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研究分担者 |
森山 賀文 熊本県立大学, 総合管理学部, 教授 (10413866)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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キーワード | 変分量子固有値法 / 進化的計算 / オプティマイザ / 量子機械学習 / NISQ |
研究開始時の研究の概要 |
量子ノイズを前提とした小規模のNISQデバイスでも動作する変分量子固有値法(VQE)が注目されている.一方でVQEは理論的高速性が保証されていない.理論的な保証がない以上,数値的・実験的な検証が必要となる.また,回路パラメータの最適化のプロセスにおいて,局所解やプラトーにトラップされ,大域的な最適解の発見に至らないことがある.本研究は,VQEの回路パラメータの最適化を高速化し解質を向上すべく,古典コンピュータでの最適化研究で有力となっている多点探索の進化的計算をVQEのオプティマイザに適用して数値的・実験的に検証し,その特徴や限界などを明らかにする.
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