| 体系的番号 |
JPMJNX26C5 |
研究代表者 |
中嶋 浩平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2026 – 2028
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| 概要 | 本研究は、量子リザバー計算（QRC）の理論的基盤を確立し、時系列学習における量子的優位性の実現を目的とするものである。
具体的には、日本側は、リザバー計算の力学系的解析を行い、シンガポール側は、QRCの理論を万能近似性の観点から解析する。さらに両国にて、量子情報理論、力学系理論、統計学習理論を統合し、「非定常エコーステート性」や「動的量子カーネル」を活用して、学習性能や汎化（はんか）能力の理論的理解とアルゴリズム設計を進める。
両国チームによる共同研究を通して、実世界の複雑な学習課題に対応可能なQRCの最適化を図る包括的な枠組みを構築し、量子機械学習における新たな理論的基盤の確立を目指す。
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| 研究領域 | 日本－シンガポール「量子」 |
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