| 研究課題/領域番号 |
17K12639
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
情報学基礎理論
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
平石 秀史 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (70795335)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | graph decomposition / quantum algorithm / Spin model / Tutte polynomial |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、様々な組合せ最適化計算のメタ問題である、Tutte多項式計算や物理模型上計算に対して、グラフ・マトロイド分解理論を用いたアルゴリズム開発を行うことを通じ、組合せ最適化問題に対する古典・量子アルゴリズムを統一的な視点から開発する手法の整備を行った。特に、複数の分解手法を用いることで、様々な構造をもつ入力データに対応できるアルゴリズム開発の土台を構築した。
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| 自由記述の分野 |
組合せ最適化
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年では、量子計算機の開発が進みつつあり、商用の中・小規模量子計算機がリリースされている。本研究課題では、古典のアルゴリズム理論の成果を基にした、量子アルゴリズム開発の可能性についての研究を行った。中でも、問題を小問題群に分割した上でアルゴリズムを構築する枠組みである、分解理論に関する研究を中心に行ったが、これは近年の中・小規模量子計算機の実機を効果的に利用するための手法へと展開が可能であると考えられる。
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