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最適な量子測定に基づく量子ニューラルネットワーク分類器の性能評価
Get PDF電気通信大学修士2022最近の量子コンピュータの研究は，ノイズの影響を受けやすい，NISQデバイスと呼ばれる量子コンピュータの活用が研究されている．NISQデバイスは量子ニューラルネットワーク(以下，QNN)による，古典-量子アルゴリズムで応用されている．このアルゴリズムは教師あり分類問題において，4つのステップで構成されている．(1)古典データを量子状態に埋め込む回路を初期状態に作用させる．(2)パラメータに依存する回路を適用する．(3)Z基底測定で測定をする．(4)古典最適化アルゴリズムを用いて，最適なパラメータを見つけ，量子回路を更新する．その後，更新したパラメータでテストデータを分類する．
先行研究では，アルゴリズムのステップ(1)と(2)を重要視し，ヒューリスティックに回路を設計して量子優位性を主張している．先行研究で提案されていることは，2量子ビット間のエンタングルメント回路を取り入れることと，古典ニューラルネットワークのように，量子回路を繰り返すことである．このことによって量子優位性が得られ，教師あり分類問題に関して，本質的で重要な要素であることを主張している．
本研究は，先行研究の主張を受けて，次の2つのことを主張する．1つ目は，ヒューリスティックに構成されたエンタングルメントや回路の繰り返しは，分類問題において本質的でないこと．2つ目は，分類問題において本質的に重要なことは，任意の軸回りにおける測定の最適化をすることである．提案方法は，測定により得る古典データを分析する前に，量子状態に対して個別に任意の軸回りにパラメータ化された単一回転ゲートを作用させ，最適な測定を行うことである．
本研究で使用したデータは，人工的な2値分類データと実データのIris Data Setである．これらのデータにおいて，先行研究では，分類できないと主張されているような単純な回路でも，測定最適化をすることで分類精度が95%を超える結果が得られた．また，測定最適化した回路は，調査した全ての回路に対して分類精度が向上することが確認でき，最大で7%の分類精度から91%の分類精度への向上が見られた．さらに，測定最適化を行うことで，実データであるIris Data Setに対しても，先行研究のQNN分類器の分類精度と同等の分類精度93%の結果が得られた．測定最適化は，単一の量子ビットにしか作用されず，そのパラメータ数も量子ビットに対して線形にしか増えない．以上の結果と利点により，QNNの分類問題において本質的に重要なことは，測定の最適化であると主張する．thesi
スマートフォンによるマイクロマグネティクスのゲーミフィケーション
Get PDF電気通信大学修士2022マイクロマグネティクスとは磁性体内部に現れる磁気モーメントの動力学を扱う物理学の一分野であり，ハードディスクのヘッドやMRAM(磁気抵抗メモリ)のシミュレーションなどに応用される．マイクロマグネティクスのシミュレーションでは磁気モーメントと呼ばれるミクロな磁石が可視化され磁界の影響を受けて変化するが，計算が複雑なため初学者には何が起きているか理解が難しい．従ってゲーミフィケーションを行うことによって初学者の理解を促進させることを考えた．
本研究では，個人ごとに使えることや直観的な操作を重要視し，スマートフォンでマイクロマグネティックシミュレーションのゲームをプレイすることを想定し，入力としてジャイロセンサや画面のタッチを用いた．また能動的にプレイすることやプレイヤーの成長を可視化すること等を重要視するゲーミフィケーション6要素に則り「ゲームオーバーにならないよう外部磁界を操作し，磁気モーメントたちを特定の方向に向かせる」というコンセプトでゲーム化を行った．ゲーム作成後，5名の被験者に20分程のゲームプレイ及びテスト・アンケートの回答をしてもらい，プレイヤーのマイクロマグネティクスの理解度を測るとともに作成したゲームがどれほどゲーミフィケーション6要素に則ったものかを評価した．
この結果マイクロマグネティクスの理解は促進され，コンセプトは被験者全員に受け入れてもらうことができたが，ジャイロセンサによる操作性の問題や画面の情報量の多さに依るゲームの難化など，実装部分の改善点が多く挙げられた．
更に高速フーリエ変換による静磁界計算の高速化も目指し，PCとスマートフォンの性能差を改善することを試みた．GPUとCPU間の比較及び三次元化ができなかったためゲームに適用することはできなかったが，CPUを用いて一次元で中精度のシミュレーションを高速化可能であることを示した．thesi
属性間依存度を考慮したデータベースの安全なフラグメント化
Get PDF電気通信大学修士2022匿名化は，パーソナルデータに関する表データを加工し，プライバシー侵害を防ぐ技術である．その1つのフラグメント化は，属性間の関係を秘匿するために，表データを属性によって複数に分離してフラグメントと呼ばれるものを作る技術である．
先行研究では異なる属性間に依存があることによる問題が指摘されている．この問題とは，属性間の依存によって一方の属性値からもう一方の属性値を推測されてしまい，そこから異なるフラグメント同士が連結されてしまうことである．よって，属性間の秘密にしたい関係を結びつけられてしまう．解決手法として，属性間の依存に関する背景知識を用いて，そのような依存関係からフラグメントの連結を回避するフラグメント化の方法を与えている．しかし，属性間の依存関係は所与のものとして扱われており，これを求める方法は与えられていない．さらに，依存関係の有無を扱えるだけであり，依存の強度を扱うことができない．
そこで本研究は，依存の強度を扱えるように従来のフラグメント化を拡張する．まず，属性間の依存の強度を表現する尺度（属性依存度）を定義する．そして，属性依存度を考慮したフラグメント化問題を，フラグメント化の結果に対してコストを割当てる目的関数を与えることで，最適化問題として定式化する．また，属性依存度に関する背景知識がある場合のフラグメント連結リスクの定式化も与える．
さらに，依存度を考慮したフラグメント化を求めるための具体的な手法を提案する．この手法では，依存度の算出をリレーションに対する統計的な尺度で行う．その程度に応じて，フラグメントの連結が起きないようにするコスト付きの制約を与える．そして，フラグメント化の結果が制約を違反したときのコストの総和を目的関数として設計する．以上の手法で設計した最適化問題を汎用ソルバーで解く．実験では，依存を考慮しないものと提案手法とを比較することで，依存による連結を回避するフラグメント化が求められることを確認した．thesi
Evaluation of spatiotemporal intracellular calcium ion dynamics involved in skeletal muscle adaptation
Get PDF電気通信大学博士（理学）2022doctoral thesi
A Study of Substrate Integrated Defected Ground Structure in Filter
Get PDF電気通信大学博士（工学）2023doctoral thesi
On the Text Critique of the Kaikendai no Ho
Get PDFThe subject of this paper is a bibliographical textual criticism of all 75 manuscripts of the Kaikendai no Ho (解見題之法 ). It also presents their annotations. As a result, the present author identifies the manuscript in Yoshisuke MATSUNAGA's (松永良弼 , ? - 1744) possession as the archetype and establishes a stemma among the manuscripts. This paper also clarifies that there is no bibliographic evidence that this book was authored by Takakazu SEKI (関孝和 , ? - 1708).departmental bulletin pape
