推量問題の難しさの解析的特徴付けに成功

本プレスリリースの詳細はWebサイトをご覧ください。　https://www.waseda.jp/top/news/78458 

早稲田大学教育・総合科学学術院の小柴 健史（こしば たけし）教授らは、複数の量子状態にある、離散値ラベルの推量問題に対する難しさの解析的特徴付けに成功しました。複数の離散的な値がランダムに得られるという状況で、その値を推量する問題を推量問題といいますが、推量問題はさまざまな分野における基本問題であり、その推量問題の難しさの究明は重要テーマです。今回、解析的特徴付けと、その特徴付けの有効な例を示すことに成功いたしました。今回の研究による解析的アプローチは、量子AIの援用が期待できるような諸分野において、推量問題を解くためのアルゴリズム設計の指針を与えるものと期待されます。

本研究成果は、IEEE Information Theory Societyが発行する『IEEE Transactions on Information Theory』に、“Guesswork of a quantum ensemble” として、2022年1月26日（水）にオンラインで公開されました。

■研究者のコメント

量子コンピュータの本格的実現へ向けて研究開発が進められており、量子情報処理の可能性は、他の分野にも貢献することが認知され、例えば創薬等に繋がることが期待できる量子化学分野でも、量子情報処理を想定した研究が進められています。将来，各種データを量子状態として管理できるようになったとき、量子AIの可能性は広がります。本研究は、量子AIにつながる基本問題である推量問題に対するアルゴリズム的示唆を与える方法論を提案していることを強調しておきたい。

■論文情報

雑誌名：IEEE Transactions on Information Theory

論文名：Guesswork of a quantum ensemble

執筆者名（所属機関名）：Michele Dall’Arno（京都大学、早稲田大学）、 Francesco Buscemi（名古屋大学）、Takeshi Koshiba（早稲田大学）

オンライン掲載日時：2022年1月26日（Early Access, Online）

掲載URL：https://ieeexplore.ieee.org/document/9693515

DOI：10.1109/TIT.2022.3146463