最近量子コンピュータの勉強会に参加しました。復習のために内容を書いてみようと思います。

１.アニーリングとは

焼きなまし法です。コスト関数の大域的最適解を求めるための手法です。アルゴリズムは以下のとおりです。

① 温度パラメータTを設定

② 条件(1)または(２)の時、パラメータを更新する
(1) コストが減少する時
(2) コストは増加するが確率P(T)でパラメータを更新する

③ Tを減少させる

④ ②〜③をTが指定された温度以下になるまで繰り返す

２.量子アニーリング

量子版焼きなまし法です。温度の代わりに量子効果を変化させることで、大域的最適解を求める方法です。

３.問題を解く方法

(1)解きたい組み合わせ最適化問題を見つける
例）巡回セールスマン問題
(2)イジング模型に落としこむ
(3)イジング模型の基底状態を求める

量子アニーリングは入力が実数のものを取り扱うことはできず、二値のものしか取り扱うことができません。巡回セールスマン問題ではあるノードを通過するかしないかの二値で扱うことができるので量子アニーリングで扱うことができます。そして、この特徴はボルツマン学習と相性がよいらしいです。ボルツマン学習の知識が殆どないので、勉強しようと思います。