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

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Summary, etc.：: 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...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 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
Author/Editor: 間島, 慶
小出(間島)真子
八幡, 憲明
Majima, Kei
Yahata, Noriaki
Author Heading: 間島, 慶
小出(間島)真子
八幡, 憲明
Majima, Kei
Yahata, Noriaki
Publication Date: 2020-12-23
Publication Date (W3CDTF): 2020-12-23
Text Language Code: jpn
Target Audience: 一般
Note (General): 量子生命科学会　第２回大会
Data Provider (Database): 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
Original Data Provider (Database): 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