Rudy Raymond 研究室

主宰者：Rudy Raymond
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、近期の量子コンピュータが抱える制限を踏まえた実用的な量子アルゴリズムの開発に取り組んでいます。研究の主な課題は、限られた数のキュービット（量子ビット）と高いノイズレベルという現実的な制約のもとで、最適化問題や機械学習タスクをいかに効率的に解くかという点にあります。組合せ最適化、ポートフォリオ最適化、固有値問題など、産業応用で頻繁に現れる問題を対象としています。 手法としては、量子回路の構造を最適化する様々なアプローチを採用しています。具体的には、パラメータ化量子回路における単一キュービットゲートの角度と回転軸の同時最適化、量子ランダムアクセスコードを用いた複数変数の効率的な符号化、古典シャドウを利用した測定最適化などを開発しています。また、変分量子アルゴリズムの訓練性能を向上させるため、座標降下法やシーケンシャル最適化といった古典的な最適化手法との組み合わせも重視しています。 これらの研究を通じて、本研究室は近期量子デバイスでも実行可能な、より効率的で頑健な量子アルゴリズムの設計原理を明らかにしています。データ符号化、回路最適化、ノイズ耐性の向上に関する複数の知見を蓄積することで、量子コンピュータが実問題の求解に貢献するための基盤技術を構築しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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