ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子-古典アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Doan Anh-Dzung; Sasdelli Michele; Suter David; Chin Tat-Jun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217883146062 整理番号：22P0279270

ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子-古典アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

異常値汚染データに幾何学的モデルを当てはめることは,おそらく難治性である。多くのコンピュータビジョンシステムは,ロバストフィッティングを解決するためのランダムサンプリング発見的方法に依存し,最適性保証と誤差限界を提供しない。したがって,費用がかかる厳密解と品質保証のない高速発見的方法の間のギャップを埋めることができる新しいアプローチを開発することは,重要である。本論文では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典的アルゴリズムを提案した。このコア寄与は,整数プログラムのシーケンスを解決し,大域的解または誤差限界で終了する新しいロバストフィッティング定式化である。コンビナトリアルサブ問題は,量子アニーリング器に適用可能であり,それは効率的に結合を締めくことを助ける。量子コンピューティングの利用はロバストフィッティングの基本的不可解性に打ち勝つものではないが,誤差限界を与えることにより,提案アルゴリズムはランダム化ヒューリスティックスに対する実用的改良である。さらに,本研究はコンピュータビジョンにおける量子計算の具体的応用を示す。実際の量子コンピュータ(D-Wave Advanage)とシミュレーションにより得られた結果を示した。ソースコード:https://github.com/dadung/HQC robust fitting;【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

ネットワーク法

前のページに戻る