【関東】量子アニーリング、Nonstoquastic Hamiltoniansその２

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1月

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【関東】量子アニーリング、Nonstoquastic Hamiltoniansその２
non-stoquastic項を導入し、一次相転移を回避して速度向上を狙う新型量子アニーリング

Organizing : MDR株式会社

Hashtag ：#量子コンピュータ,量子アニーリング,機械学習

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Description

はじめに

D-wave社の量子アニーリング型のマシンが2012年に実用化されて以来様々な論文や発表があり、
2015年12月にはNASA/Googleから既存コンピュータの１億倍速いという発表がなされました。
ただ、部分的に量子性を利用してイジングモデルを解くマシンとして１億倍の速度が本当に理想的な
量子コンピュータとして十分な速度であるのかという疑問がでています。

学ぶこと

今回はより量子性の強いnon-stoquasticのモデルが世界的に流行っているので、
non-stoquasticとnegative sign problemについて学ぼうという勉強会です。
今回はより細かく理論や発展、実機への応用をみていきます。

前回の勉強会

2017/11/8には１回目の勉強会を行いました。
横磁場イジングモデルにさらにnon-stoquastic項を導入し、
新たにアニーリングスケジュールに関する変数を導入することで、
XXやXXXXXモデルで横磁場の多体問題に対して
一次相転移を回避して速度向上が見込まれることを学びました。

主に読む論文など

前回の復習
Exponential Enhancement of the Efficiency of Quantum Annealing by Non-Stoquastic Hamiltonians
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fict.2017.00002/full

Exponential Speedup of Quantum Annealing by Inhomogeneous Driving of the Transverse Field
https://arxiv.org/pdf/1801.02005.pdf

時間があれば
Temperature scaling law for quantum annealing optimizers
https://arxiv.org/pdf/1703.03871.pdf