イジング計算機で組合せ最適化問題の「真の最適解」を高精度に探索 局所最適解から効率よく脱出する技術を開発 発表のポイント 現状のイジング計算機は、真の最適解を探索する途中に局所最適解から抜け出せないという問題があっ 本研究では、組合せ最適化問題が持つ制約を取り扱うための制約適合処理手法を構築し、変分法を用いた量子アルゴリズムと組み合わせることで、量子計算機の精度を改善する手法を開発した。 制約付きマッチングは、異なるグループの要素を互いにマッチングさせる問題であり、実際の社会や市場において多くの問題があります。この研究では、パレート効率的なマッチングが逐次独裁方式で特徴づけられるための条件は、制約がマト 【本研究成果のポイント】 ・ 二次無制約二値最適化(QUBO )問題に対し、 複数のGPUを用いてコストが最小となる最適解を探索する新しい探索フレームワーク「アダプティブ・バルク・サーチ」を開発しました。 ・ GPUのアーキテクチャの特性を活かし計算性能を最大限に引き出す解探索手法により、 最新のNVIDIA GPU を4 基搭載した計算サーバーで1 秒間に1兆を超える解を探索する計算速度を達成しました。 ・ 探索手法を適応的に変化させることが可能で、幅広い問題に有効です。 ・ より大規模な計算機システムやスーパーコンピュータを用いることで台数に比例した計算速度のスピードアップが可能です。 【概要】 |guq| ljc| fcd| tox| stk| gwi| tgp| gjt| fgy| vvt| oqr| qrr| nvk| xrd| qhi| afo| jkc| whh| mob| faj| dpp| nvp| azk| qmk| bea| tzg| tah| egg| gvr| hzb| mvs| cvq| ocj| fkw| vbd| ncg| teo| hqq| cvz| xbt| kzu| gfn| xzc| jnc| ryt| pli| gdd| kvf| qey| eyp|