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量子計算機が持つ量子並列超高速処理と、脳型計算機が持つアルゴリズム自動獲得機能を融合することを目的として、量子ビット間相互作用を学習によって更新しうる学習可能な量子計算機の実現方法について研究を行った。脳型量子計算アルゴリズムをベースに、量子ビット間の状態相関に応じて相互作用を適応的に変化させる学習則を提案し、量子連想記憶に応用しその学習性能を理論解析と数値シミュレーションにより明らかにした。また、ハードウェア実装のために、超伝導電荷量子ビットを用いた構成方法を示し、物理的特性を考慮した数値シミュレーションにより提案手法の有効性を示した。
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