【関東】量子コンピュータゲートモデルと機械学習とQAOA

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【関東】量子コンピュータゲートモデルと機械学習とQAOA
量子ゲートモデルで組み合わせ最適化問題アルゴリズム

ハッシュタグ：#量子コンピュータ,量子ゲートモデル,量子誤り訂正

募集内容	参加枠1 無料先着順 34/80人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2018/02/20(火) 13:00 ～ 14:00 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2018/01/13(土) 03:00 〜 2018/02/20(火) 10:00まで
会場	Blueqat Hub/ MDR株式会社東京都文京区本郷2丁目40-14山崎ビル3F マップで見る会場のサイトを見る

イベントの説明

はじめに

組み合わせ最適化問題と量子コンピュータと言われると量子アニーリングを連想しますが、ゲートモデルでもいくつかの組み合わせ最適化問題のシミュレーションを通じての解法が提案されています。その中でも有名なQAOAを取り上げてみたいと思います。

QAOAの概要

A Quantum Approximate Optimization Algorithmの略で、ゲートモデルで組み合わせ最適化問題をときます。

QAOAの応用

最近発表されたカリフォルニアの量子コンピュータベンチャーの量子コンピュータゲートモデル上での教師なし学習でも使用されています。
https://medium.com/rigetti/unsupervised-machine-learning-on-rigetti-19q-with-forest-1-2-39021339699