量子コンピュータの実機開発が進んでいるなかで、量子コンピュータでどのような計算が可能なのかというアルゴリズムの研究も非常に重要です。
グリッドでは2017年より量子アルゴリズムの研究活動を開始し、2019年よりIBM Q Networkに参加し、IBM Qを活用しながら量子コンピュータアルゴリズムの研究開発を行なっております。
今回のセミナーでは、７月に世界的な権威であるコンピュータサイエンス学会「ACM」発刊学術雑誌に論文掲載された量子コンピュータでは過学習しにくいという性質を理論証明した最新論文と、量子コンピュータの計算の中でも高速計算を期待されている組合せ最適化問題を解くためのアルゴリズムについて発表し、量子コンピュータの可能性と現状について紐解きます。
日時：2021年9月14日（火） 11時～12時
開催形式：オンライン（Zoom)
定員：先着1００名
プログラム：
① A study on the expressibility and learnability of quantum circuit learning
② 量子ゲート方式の量子最適化アルゴリズムの現状と今後の展望
③ 質疑応答
講演内容：
①A study on the expressibility and learnability of quantum circuit learning
Speaker GRID.inc R&D Group Chih-Chieh Chen
Abstract: Using quantum circuits for supervised machine learning is one potential way to harness quantum advan- tage for Noisy Intermediate-Scale Quantum hardware. Many implementations and algorithms have been proposed and studied for quantum circuit learning, but the learnability and generalization ability of quantum circuit ansatz is not well-understood yet. In this work, we study the relation between the circuit ansatz, the expressive power, and the PAC-learnability of quantum circuit learning. The model complexity and generalization ability are studied using a KL-divergence based measure, a VC-dimension upper bound, and various numerical simulation. Our result provides a way to understand the learnability of quantum circuit.
②量子ゲート方式の量子最適化アルゴリズムの現状と今後の展望
発表者：株式会社グリッド R＆Dグループ 斯波廣大
概要：組合せ最適化問題では、量子コンピュータを用いた並列計算によって高速に解ける可能性が期待されている。現在のNISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum hardware)では、組合せ最適化問題を解く近似アルゴリズムとしてQAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)が挙げられるが、性能は良いとは言い切れず、改善点はいくつか考えられる。本発表では、QAOAを改善する事例を、弊社の取り組みも踏まえながらいくつかご紹介し、量子最適化の現状をまとめる。さらに、弊社の量子最適化アルゴリズム研究における今後の展望もご紹介する。
※プログラム内容、発表者に予告なく変更が生じる場合がございますのでご了承ください。
※プログラム①A study on the expressibility and learnability of quantum circuit learningは英語のみでの発表、プログラム②量子ゲート方式の量子最適化アルゴリズムの現状と今後の展望は日本語のみでの発表となります
※お申込み締め切りは9月13日（月）１７：００までとさせていただきます。
※当日はオンライン会議システム”Zoom”を用いて開催します。接続方法はお申し込み後、前日までにご案内致します。
※個人情報の取り扱いにて
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