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

• 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; Kei, Majima; Noriaki, Yahata
• Author Heading: 間島, 慶; 小出(間島)真子; 八幡, 憲明; Kei, Majima; Noriaki, Yahata
• Publication Date: 2021-03-29
• Publication Date (W3CDTF): 2021-03-29
• Text Language Code: jpn
• Target Audience: 一般
• Note (General): 第2回量子ソフトウェア研究発表会
• Access Restrictions: 限定公開
• 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

• 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，これらのアルゴリズムは特異値分解に基づくため，次元数（変量の数）が数百万を超えるデータには，計算時間の問題からしばしば適用が困難となる．我々は近年発案された「量子インスパイアアルゴリズム」を用い，計算時...