マトロイドマイナー理論の新展開と量子情報処理の性能解析の融合研究
【研究分野】情報学基礎理論
【研究キーワード】
アルゴリズム理論 / 有向マトロイド / 量子コンピュータ / 量子計算 / 量子ネットワーク符号化 / 拡張複雑度
【研究成果の概要】
次世代計算モデルとして量子コンピュータが注目されている中、本研究ではマトロイドマイナー理論を展開して測定ベース量子コンピュータの計算性能を明らかにした。具体的には、その計算性能がマトロイドマイナー理論における幅パラメタにより特徴づけられることを明らかにし、その古典シミュレーションを行う計算法としてBDDを援用した新方法論を導入した。古典・量子両方でのネットワーク符号化等で基礎となるマトロイドの表現理論および有限体で表現できない場合のマイナーについて、禁止マイナーが無限となる基本的な場合を系統的に明らかにする成果も得た。マトロイドデータベースの整備も進め、将来の計算解析を可能とした。
【研究代表者】
【研究連携者】 |
森山 園子 | 日本大学 | 文理学部 | 教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究協力者】 |
平石 秀史 | 東京大学 | 大学院情報理工学系研究科 | 助教 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31
【配分額】3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)