超高次元データ解析のための量子インスパイア主成分分析・正準相関分析の開発

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 超高次元データ解析のための量子インスパイア主成分分析・正準相関分析の開発
• 著者・編者: 間島, 慶; 小出(間島)真子; 八幡, 憲明; Majima, Kei; Yahata, Noriaki
• 著者標目: 間島, 慶; 小出(間島)真子; 八幡, 憲明; Majima, Kei; Yahata, Noriaki
• 出版年月日等: 2020-12-23
• 出版年（W3CDTF）: 2020-12-23
• 本文の言語コード: jpn
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 量子生命科学会 第２回大会
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 : 量子科学技術研究開発機構 学術機関リポジトリ

• 要約等: 主成分分析・正準相関分析はともに多変量データから重要な低次元成分を抽出する統計手法である。しかし、これらの手法は扱うデータ内の変数の数(次元数)の2乗・3乗に比例して計算時間が増加するため、高次元データに対して適用が困難となる。我々は近年発案された「量子インスパイア・アルゴリズム」(Tang,STO...