初期の誤り耐性量子計算に向けた量子シミュレーションと機械学習
| 体系的番号 |
JPMJCR24I2 |
研究代表者 |
Nori Franco 理化学研究所, 量子コンピュータ研究センター, チームリーダー
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2029
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| 概要 | 本格的な誤り耐性量子計算(FTQC)の実現に向け、初期の FTQC で活用できる効率的なハイブリッド古典量子手法を開発する。これには、(1) 開放量子系の量子シミュレーションに対する新しいアプローチの開拓、(2) 機械学習手法の併用による量子計算課題の実装コスト削減法の発見、(3) 先端的な量子ハードウェアを使用した問題解決のためにこれらの手法を適用する方法の検討、が含まれる。
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| 研究領域 | 量子・古典の異分野融合による共創型フロンティアの開拓 |
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