日　時：         2024年3月5日（火）　午後1時～2時（予定）

場　所：         ZOOM

講　師：         森本　恒平    氏

所　属：         京都大学大学院 情報学研究科

題　目：         適応的な分布更新による量子連続最適化手法

要　旨：　　

連続最適化手法は機械学習や科学計算の基盤技術であり、その高速化は重要な課題である。連続最適化のための量子アルゴリズムとしてGrover Adaptive Seaerchが挙げられる。Grover Adaptive Searchは勾配などの情報を使用しないブラックボックス最適化手法であり、古典コンピューターでの一様探索に対して二次加速を実現する。しかしながら、実用的な最適化問題は目的関数になんらかの構造を持つことが多く、
その構造を利用しないGrover Adaptive Searchはたとえ二次加速したとしても、古典での連続最適化手法を上回ることができない。

そこで我々は古典コンピュータにおける最適化手法の一つであるCMA-ESとGrover Adaptive Searchを
組み合わせた新たな量子最適化手法を提案した[1]。本手法では最適解がありそうな部分を表す正規分布を事前分布として量子探索を利用し、得られたサンプルを用いて正規分布を適応的に更新するという操作を繰り返す。この手法はCMA-ESの更新則によって関数の構造を利用しつつ、量子探索により量子計算の恩恵を受けることができる。この手法の性能を数値シミュレーションによって検証した結果を報告する。

[1]KM et al., arXiv:2311.17353 (2024)

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