Hybrid Quantum-Classical Algorithm For Robust Optimization via Stochastic-Gradient Online Learning
この論文は、不確実性を含むロバスト最適化問題に対して、量子状態準備や量子ノルム推定などの手法を用いたハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案し、次元数に関して最大で二次の高速化を実現することを示しています。
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338 件の論文
Parallel Token Swapping for Qubit Routing
本論文は、量子回路コンパイルにおける重要な課題である量子ビットルーティングに関連する並列トークン交換問題に対し、サイクルグラフや格子グラフなど現代の量子コンピュータで一般的に用いられるトポロジーに対して定数倍近似アルゴリズムを初めて提案し、さらに自然な下限のストレッチ因子や色のついたトークン（識別不能なトークン）を含む変種についても研究したものである。
A Globally Convergent Method for Computing B-stationary Points of Mathematical Programs with Equilibrium Constraints
この論文は、MPEC-MFCQ の下で有限回の反復で B-定常点へ大域的に収束し、緩和法や混合整数非線形計画定式化よりも堅牢かつ高速に、かつ B-定常性の証明を提供する新しい計算手法を提案している。
A note on the diameter of small sub-Riemannian balls
この論文は、 級およびより低い 級的正則性を持つ部分リーマン多様体において、括弧生成条件の有無にかかわらず、小さな球の直径が半径の 2 倍に等しい、あるいは任意に近づくことを示しています。
ASMOP: Additional sampling stochastic trust region method for multi-objective problems
本論文は、有限和型の目的関数を持つ非拘束多目的最適化問題に対し、追加サンプリング戦略を用いた非単調な信頼領域法を提案し、その収束性を理論的に証明するとともに、機械学習の分類タスクにおける有効性を示したものである。
Nonconvex Nonsmooth Multicomposite Optimization and Its Applications to Recurrent Neural Networks
本論文は、機械学習などにおける非凸非滑らかな多重合成最適化問題に対し、制約付き定式化の接錐の閉形式表現を導出することで最適性条件の等価性を確立し、その結果を再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の学習に応用する手法を提案しています。
Soft Actor-Critic with Backstepping-Pretrained DeepONet for control of PDEs
この論文は、バックステッピング制御器で事前学習された DeepONet を強化学習の Soft Actor-Critic 枠組みに組み込むことで、不安定な偏微分方程式システムの安定化を達成し、既存の手法を上回る性能を示す新しい制御手法を提案しています。
Identifying Network Structure of Nonlinear Dynamical Systems: Contraction and Kuramoto Oscillators
本論文は、収縮理論を用いて部分観測データに基づく非線形ダイナミクス・ネットワークの構造同定性を分析し、半収縮性が異なるネットワーク構造を識別不能にする十分条件となることを示し、特にクラーモト振動子ネットワークにおける適用例を論じています。
Identifying Network Structure of Linear Dynamical Systems: Observability and Edge Misclassification
この論文は、部分観測からネットワーク構造を一意に特定できないという限界を考察し、観測性行列の零空間と関連する誤分類の理論的性質を明らかにするとともに、ノードの 6% 以上を観測することでエッジの約 99% を正しく分類できることを示しています。
A proof-of-principle experiment on the spontaneous symmetry breaking machine and numerical estimation of its performance on the benchmark problem
本論文は、組合せ最適化問題の解決を目的とした物理実装型シミュレータ「自発的対称性破砕マシン（SSBM）」の小型ベンチマーク系による実験的検証と、大規模問題（K2000）に対する数値シミュレーションを通じて、初期揺らぎの異なる多数の試行から単一の極めて安定した状態を探索できるその有効性を示したものである。
Provably Finding a Hidden Dense Submatrix among Many Planted Dense Submatrices via Convex Programming
この論文は、従来の研究が想定してきた単一の隠れた密な部分行列だけでなく、現実のネットワークでより一般的にみられる「複数の密な部分行列」が存在する状況においても、凸計画法を用いて多項式時間で正確に復元できるための十分条件を確率的および決定論的な枠組みで導出することを提案しています。
Optimal Risk-Sharing Rules in Network-based Decentralized Insurance
この論文は、ネットワーク上のノードとして定義されたエージェントが「友人」関係（エッジ）を通じてのみリスクを共有できるという制約下で、最適な線形リスク共有ルールを特徴付け、特に均等なリスク分担の場合にグラフのラプラシアンとの関連性を明らかにするものである。
From Computational Certification to Exact Coordinates: Heilbronn's Triangle Problem on the Unit Square Using Mixed-Integer Optimization
この論文は、混合整数非線形計画法と厳密な記号計算を統合した「最適化後に精密化」フレームワークを開発し、ヘイルブロン三角形問題においてのケースを標準的なデスクトップで 15 分以内に証明可能な大域的最適解として解き、2002 年の構成が真に最適であることを初めて証明するとともに、から$9$までのすべての最適配置の厳密な座標を導出したことを報告しています。
First and second-order optimality conditions for a bilinear controlled wave equation on an infinite horizon
本論文は、無限時間 horizon における双線形減衰波動方程式の最適制御問題について、系の適切性や最適制御の存在を示すとともに、状態への写像の二階微分可能性を基に第一階および第二階の最適性条件を導出することで、有界空間領域における双線形双曲制御系の局所最適性の完全な特徴付けを達成したものである。
Minimizers that are not Impulsive Minimizers and Higher Order Abnormality
この論文は、最適制御問題における集合分離アプローチとペナルティ化手法の両立条件を明らかにし、その結果を用いて厳密意味での最小化問題における下限ギャップ現象と高次異常性の対応関係を確立する。
Contractivity of Multi-Stage Runge-Kutta Dynamics
本論文は、多段ルンゲ＝クッタ法による離散化において、連続時間システムの強収束性が、、ノルム下でどのように保存されるかに関する条件を明示し、さらに陰的方法の解の一意存在性を保証する動的アプローチを提案するものである。
Slack More, Predict Better: Proximal Relaxation for Probabilistic Latent Variable Model-based Soft Sensors
従来の近似誤差を回避し、軟センサーの予測精度を向上させるため、Wasserstein 距離を近接演算子として目的関数を緩和する新しい確率的潜在変数モデル「KProxNPLVM」を提案し、その収束性と実効性を理論的・実験的に検証した論文です。
Blind Hyperspectral and Multispectral Images Fusion: A Unified Tensor Fusion Framework from Coupled Inverse Problem Perspective
この論文は、空間的・スペクトル的な既知の前提を必要としない盲推定アプローチを連成逆問題として定式化し、事前学習なしでリアルタイム処理を可能にする統一的なテンソル融合フレームワークと、その最適化アルゴリズムを提案しています。
Simultaneous estimation of multiple discrete unimodal distributions under stochastic order constraints
この論文は、実世界の検索行動分析を動機として、確率順序制約を混合整数凸二次最適化問題として定式化し、特にサンプルサイズが小さい場合に既存手法よりも優れており、十分なデータがある場合には同等の性能を示す、複数の離散単峰分布の同時推定手法を提案しています。
Quantum mechanical framework for quantization-based optimization: from Gradient flow to Schroedinger equation
この論文は、量子化に基づく最適化アルゴリズムを量子力学の枠組み（シュレーディンガー方程式や熱力学）で解析し、量子トンネリング効果による局所解回避と大域的最適解への収束を保証する新たな理論的基盤を確立し、組合せ最適化から機械学習まで幅広い分野で既存手法を上回る性能を実証したものである。