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組合せ最適化問題を量子コンピュータで解くための最適化関数の求解技術

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

イジングマシンを用いて組合せ最適化問題を解く場合、上述の通り、イジングハミルトニアンを用いて当該問題を表現する必要があるが、イジングマシンの中には、多項式の係数の範囲が制限されるものがある。また、イジングマシンの中には、多項式の係数の絶対値が近い場合に解を得ることができるなど、解が得られるか否かが多項式の係数の分布傾向に依存するものがある。さらに、イジングマシンの中には、解が得られるか否かが多項式に含まれるノンゼロ係数の個数や多項式に含まれる特定の変数のノンゼロ係数の個数の分布に依存するものがある。つまり、最適化関数の解が求まるか否かがイジングマシンの実装に依存し、最適化関数の解を安定的に求めることができないという問題がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の一態様は、Mを2以上の整数、fをM個の変数に関するイジングハミルトニアンとして表現される最適化関数とし、M個の変数から1個以上の変数を選択し、選択された変数それぞれに対して2個以上の変数を生成する変数生成部と、最適化関数fに含まれる2次の項aijsisj（i, jは0以上M-1以下の値をとるインデックス、si, sjは変数、aijはsisjの係数を表す。ただし、iとjは異なる整数、a・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、イジングハミルトニアンとして表現される最適化関数の求解を安定化することが可能となる。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 変数sjを4個の変数sj 0, sj 1, sj 2, sj 3に分散する場合における係数αn_j, βn_jの例を示す図である。
【図2】 変数s1 0, s1 1, s1 2の符号が揃っている場合における求解の例を示す図である。
【図3】 変数s1 0, s1 1, s1 2の符号が揃っていない場合における求解の例を示す図である。
【図4】 変数s1 0, s1 1, s1 2の符号が揃っていない場合における求解の例を示す図である。
【図5】 変数s1 0, s1 1, s1 2の符号が揃っていない場合における求解の例を示す図である。
【図6】 変数siを2個の変数si 0, si 1に、変数sjを3個の変数sj 0, sj 1, sj 2に分散する場合における係数αn_in_jの例を示す図である。
【図7】 変数s0 0, s0 1の符号と変数s1 0, s1 1, s1 2の符号が揃っている場合における求解の例を示す図である。
【図8】 変数s0 0の符号と変数s0 1の符号が異なり、変数s1 0, s1 1の符号と変数s1 2の符号が異なる場合における求解の例を示す図である。
【図9】 最適化関数変換装置１００の構成を示すブロック図である。
【図10】 最適化関数変換装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図11】 最適化関数求解装置２００の構成を示すブロック図である。
【図12】 最適化関数求解装置２００の動作を示すフローチャートである。
【図13】 本発明の実施形態における各装置を実現するコンピュータの機能構成の一例を示す図である。

代表図 図1本件の代表的な図

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