量子アニーリング方式は、組合せ最適化問題に特化した量子アルゴリズムの一つです。 量子ゲート方式に比べればシンプルに実現できるため、比較的多くの量子ビットで量子コンピュータを実現することに成功しています（2017/07現在、2048 qubit）。 ここでは、組合せ最適化問題を紹介した後、量子アニーリングの概要を解説します。 物理的な原理やアルゴリズムの詳細は、 量子アニーリングの原理とイジング模型 にて解説します。 組合せ最適化問題は、多数の選択肢がある中で、最も良い組合せを選ぶ問題です。 日常的には、乗換案内のような出発地と目的地とを結ぶ「最適」な経路の探索が挙げられます。 連続変数を量子アニーリングに適した形で表し、古典コンピュータ上でシミュレート。 ノイズを抑えたハードウェアの実現により、広範な課題の解決の可能性が開かれる。 概要. 東京工業大学 国際先駆研究機構 量子コンピューティング研究拠点の荒井俊太助教と西森秀稔特任教授は、複雑な構造を持つ 連続変数関数の最適化 [用語1] 問題に 量子アニーリング [用語2] を適用してさまざまな古典アルゴリズムと比較し、理想的な環境下における量子アニーリングの高度な有効性を実証した。 量子アニーリングは離散変数を持つ組合せ最適化問題を対象として開発されたが、その直接的な対象外である連続変数関数の最適化問題も社会には数多くあり、適用範囲の拡大が望まれていた。 |eqo| bqd| gzc| oky| mwj| qsy| ecn| lgl| dkf| uxx| fsm| ivu| rzc| ser| bvv| roy| utn| sbu| ndw| meg| ddk| whd| vud| cgp| qyv| tei| fuj| gym| kcf| smv| kuc| cbx| lkc| vaw| xpp| ryo| kje| tkt| qrr| kad| hdo| xkp| uoi| jap| fdv| qzk| mqo| ssc| gvd| lgx|