1.量子計算技術概要と制約条件
(1)量子計算技術概要
イ.組合せ最適化問題について
ロ.量子計算技術について
ハ.量子アニーリングについて
(2)制約条件
イ.最大カット問題(基本の制約条件)
ロ.温度計パズル(基本の制約条件)
ハ.数字分け(方程式制約)
ニ.シフト最適化(方程式制約)
ホ.お絵かきロジック(報酬とペナルティ)
2.コスト条件と応用演習
(1)コスト条件
イ.クラスタリング(ワンホットとコスト条件)
ロ.巡回セールスマン問題(ワンホットとコスト条件)
ハ.連立方程式(2進数表現)
ニ.線形回帰(2進数表現)
ホ.ナップサック問題(補助変数と不等式制約)
(2)応用演習
イ.ナンバープレース問題の考え方
ロ.演習
ハ.評価・解説
3.まとめ
≪担当予定講師≫
一般社団法人日本量子コンピューティング協会 安田 翔也
コース番号 V0531 【New】 実習で学ぶ量子アニーリング方式による組合せ問題の求解
訓練日程
9/11(水)~9/12(木)
実施時間帯
10:00~16:45
(昼休憩45分)
総訓練時間
12時間
受講料
22,000円
定員
14名
対象者
~QUBO変換と量子アニーリングで組合せ最適化問題を解こう!~
これから量子アニーリングよる組合せ最適化問題に取り組もうとされる方
≪訓練内容の概要≫
組合せ最適化問題の中には、既存のコンピュータでは効率的な探索アルゴリズムが見出されていない問題も多く存在します。このような問題に対し、量子アニーリングマシンは量子の性質を利用して効率的に探索できることが期待されています。本コースでは種々の組合せ最適化問題をQUBO形式に変換し、擬似的な量子アニーリングによって求解する演習を行います。
≪前提知識≫
高校数学、Pythonの知識
これから量子アニーリングよる組合せ最適化問題に取り組もうとされる方
≪訓練内容の概要≫
組合せ最適化問題の中には、既存のコンピュータでは効率的な探索アルゴリズムが見出されていない問題も多く存在します。このような問題に対し、量子アニーリングマシンは量子の性質を利用して効率的に探索できることが期待されています。本コースでは種々の組合せ最適化問題をQUBO形式に変換し、擬似的な量子アニーリングによって求解する演習を行います。
≪前提知識≫
高校数学、Pythonの知識
訓練内容
使用機器・教材
パソコン
持参品・服装
実施場所
高度ポリテクセンター
備考
Googleアカウントをご用意ください。