Adiabatic Quantum Computing Conference 2017まとめ（一日目） (3ページ目)

個人的には多くの企業が関わるようになった以上、研究者は量子アニーリング研究をするならこういった量子アニーリング「マシン」の中身や理論の見直しをして新しい物理的現象を見据える必要がある。fixstarsのように日本でも使える技術にしようという動きが活発化しているのだから役割分担を。

2017-06-26 17:57:00

D-wave2000Qから搭載されたクエンチや横磁場の入れ方に変更があり、ボルツマンサンプリングを効率的に行うことができて、エラーが低減している様子を紹介。（やっぱり最適化マシンというより実験用のマシンという様相が強くなった。役に立てるのではなく物理現象を見るマシンとして使おう）

2017-06-26 17:59:55

@shigepong 休憩時間に夏期講習の講座が変更していたという事実を告げられて、慌てて平静を保ちつつ生で準備なく授業をしたことありますわ。

2017-06-26 18:07:21

Helmut G. Katzgraberの量子アニーリングの評価について。量子アニーリングの性能ベンチマーク、実用的なアプリケーションはあるかという問いかけ。QEOプロジェクトのゴールは量子アニーリングの価値を評価すること、応用レベルの量子アニーリングマシの道筋を作ること。

2017-06-26 18:10:39

(Googleの１億倍の話を紹介している時にGoogleのメンバー退室して笑いが起きる）１億倍の実験について量子モンテカルロ法と量子アニーリングが同じスケールをしていることを紹介。量子性を利用したアルゴリズムの優位性の証拠として紹介。こういった例は次から次へと登場している。

2017-06-26 18:16:55

古典アルゴリズムでも交換モンテカルロ法など利用すると量子モンテカルロ法に勝ち、D-waveマシンにも勝つことがある。だから古典に軍配。フラストレーションのあるcluster loop問題（King et al 2017）について同様に量子モンテカルロ法とD-waveマシンが優勢。

2017-06-26 18:20:05

でもMinimum Weight Perfect Matching問題（MWPM:スピングラスの基底状態）についてはD-waveは惨敗。古典的アルゴリズムの方が圧勝。古典に軍配。フラストレーションのある問題でMWPMに帰着しないものでD-waveマシンが勝利。

2017-06-26 18:24:40

この例では1000倍ほど古典の最強アルゴリズムに比べての加速。GoogleとNASAと同じようなのり。logical 量子ビットのサイズに対して性能が悪くなる古典的アルゴリズムよりD-waveマシンはやはり良いと結論。ただし、これぞ！というキラーアプリはまだ見つかっていない。

2017-06-26 18:29:28

本日最後はGoogleのMasoud Mohseni、タイトルを直前でInhomogeneous quantum annealingに変更。基底状態ばかりではなく低エネルギー状態を指令通りにサンプリングできるようになるか？という問題。実用的には近似解で構わないのだから。

2017-06-26 18:40:39

Quantum approximate optimization annealingが再び。場所ごとに異なる横磁場がかかる方式（inhomogeneous）で実行。うまく働く問題もあるが一般的にどうなるかということを追試する内容。空間的に時間的に変化をする横磁場の導入を複数試す

2017-06-26 18:47:16

これで通常の量子アニーリングを一般化することで所望の状態へ誘導するより良い方法を追求。通常の量子アニーリングでは計算時間が伸びる難しい例であっても、この方式で効率よく計算ができることをランダム系で検証。（これを見るとGoogleの次のハードは各サイトごと横磁場任意に変更可能か）

2017-06-26 18:51:59

同様のアプローチをシミュレーテッドアニーリングで実行した例では特に変化はない一方で量子アニーリングではinhomogenousな性質が影響をすることを確認。低いエネルギーのサンプリングの可能性についても検証。この方法でより低いエネルギーに集中するサンプリングができそう。

2017-06-26 18:57:12