Tatsuhiko Shirai 研究室

主宰者：Tatsuhiko Shirai
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Shirai研究室では、組み合わせ最適化問題の効率的な解法に関する研究を行っています。対象とするのは、複数の要素の中から最適な組み合わせを見つけ出す問題です。具体的には、二次割当問題やグラフ分割問題、配送計画問題、コース選択問題など、現実の物流や教育現場で生じる課題を扱っています。これらの問題は一般に計算量が膨大で、従来のコンピュータでは解くことが困難とされています。 本研究室のアプローチの特徴は、複数の計算機資源を活用した多角的な展開にあります。一つは量子コンピュータやイジングマシン（専用ハードウェア）を用いた方法であり、二次無制約二値最適化（QUBO）への問題変換や、制約条件を効果的に組み込むための変数削減法を開発しています。もう一つは古典的な手法の改良で、シミュレーテッドアニーリングやハイブリッドアルゴリズムの設計を進めています。並行して、量子シミュレータの性能評価や測定誤差の低減なども研究対象です。 これらの研究を通じて、実問題に対して速度と精度のバランスの取れた解法を実現することを目指しています。量子機械学習など量子計算の応用領域や、開放量子系の緩和動力学といった理論的な課題も扱っており、計算科学の基礎から応用まで幅広い研究を展開しています。

※ 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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