New era driven by quantum annealing for machine learning and computation

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 15H03699
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Research Field: Mathematical physics/Fundamental condensed matter physics
• Research Institution: Tohoku University (2016-2018); Kyoto University (2015)
• Principal Investigator: Ohzeki Masayuki 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80447549)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 安田 宗樹 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (20532774) ; 田中 宗 早稲田大学, グリーン・コンピューティング・システム研究機構, 主任研究員(研究院准教授) (40507836) ; 中島 千尋 東北大学, 情報科学研究科, 研究員 (40599122)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 量子アニーリング / 機械学習 / 負符号問題

Outline of Final Research Achievements

Two achievements have been attained with regard to "the relationship between prime factorization and computational complexity" and "the use of non-trivial quantum fluctuation of quantum annealing" mentioned in the subjects of basic research B.
For the former, the free energy shape is clarified by analyzing the structure of energy and entropy for prime number decomposition.
The latter half of the result is a large progress that is never predicted, and even for non stoquastic systems that can not be simulated by the quantum Monte Carlo method in a straightforward way, the quantum Monte Carlo method can be implemented using an adaptive transverse magnetic field.

Free Research Field

機械学習、量子力学、統計力学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

素因数分解の問題について、２度の相転移を経る構造を持っている可能性を示唆する結果も得ており、単純な断熱的な量子アニーリングを実行するのではなく、非断熱的な量子アニーリングを実行する価値があることがわかる。
限定的な計算手法ではあるものの、このアイデアを拡張することによって新しい研究計画の策定を伴い、D-Wave Systems社の量子アニーリングマシンを利用した研究活動の展開について企図することとなった。量子アニーリングマシンを利用することで、量子モンテカルロ法にかかる計算時間を大幅に縮減する可能性がある。
いずれの成果も量子アニーリングの活用の方向性を示すものであり、単純な横磁場から脱却を促す。