「第55回Q-LEAP量子AIセミナー」のお知らせです。今回は、慶應義塾大学の矢野碩志さんによるオンラインセミナーを行います。
参加を希望される方は下記の参加登録フォームよりご登録をお願いします。
- 日時： 2024年1月16日（火） 13:00～14:00
- 場所： オンライン（ZOOM）
- 講師： 矢野 碩志 氏（慶應義塾大学 理工学研究科）
- 講演タイトル： 量子状態推定のためのモデル選択指標の開発
概要：
効率的に量子状態の推定を行う手法は、量子情報処理において必要不可欠である。量子状態の完全な再構築は計算量的に困難であるため、量子状態にパラメトリックなモデルを仮定しそのパラメータを推定することがしばしば行われる。しかし、対象の量子状態に関する前提知識がほとんど得られない場合、状態の構造に仮定を置くことは困難となり、量子状態を推定するために適切なモデルの選択をする必要が生じる。古典統計では、観測データから計算される“情報量規準“と呼ばれる量により、適切な統計モデルを選択できることが知られている。本研究では、量子状態推定のためのモデル選択指標として、KLダイバージェンスにより定義される従来の情報量規準を拡張し、量子相対エントロピーに基づく“量子情報量規準“を提案する。また、提案した量子情報量規準の性能を数値実験により検証した結果を報告する。
H. Yano and N. Yamamoto, Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical 56, 405301 (2023).
本セミナーシリーズは量子AIやその周辺分野に関する最近の研究内容などを共有するために企画した、オープンなセミナーです。
皆さまのご参加をお待ちしています。