研究内容

組み合わせ最適化

組み合わせ最適化は,身近な問題を解決するのによく役に立ちます. SNSにおける友人関係の検出,勤務シフトや時間割の作成, 物流システムの効率化,個人の希望にあう品物やサービスの推薦, テーマパークの効率的な巡り方の提案… しかし大規模な問題になると,厳密な最適解を求めるのは難しく, スーパーコンピュータを使っても非常に長い時間がかかってしまいます. 実際には厳密に最適でなくても,十分に満足できる解を ある程度短い時間で求めることが可能です.

十分に満足できる解を得るために必要な労力はどのくらいか, どのくらい多くの要求を課すと満足な解が得られなくなるか などに注目して研究しています.

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量子コンピューティング

量子コンピューティングは,量子力学的現象を利用した技術です. 次世代の情報処理技術の基盤として,最近注目を集めている分野です. 近年急速に開発が進んでいる量子コンピュータには,いくつかのタイプがあります. また,量子コンピュータだけでなく, それに着想を得た新しいタイプのコンピュータも開発されています. その中でも,組み合わせ最適化問題を高速に解くものは, 実用化が進んできています.

組み合わせ最適化問題の計算の効率化を目指した, 量子コンピューティングによる研究をしています.

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パターン形成

身の回りには,自然に現れるさまざまな模様やパターンがあります. たとえば,シマウマやヒョウは体表に特徴的な模様があります. その模様は,数理モデルによって表現でき, 数値シミュレーションによって再現することもできます. もっと身近にも,自発的に現れるパターンたたくさんあります. 塗料を塗ったときにできてしまうシワ, コーヒーの滴を落としたときにできるシミ, 温かい味噌汁を放っておいたときにできる対流のパターン… そのようなパターンのできる原因を突き詰めて数式で表現すると, パターンを制御する (シワやシミができないようにするなどの) 方法も分かります.

身近なパターンが出現する背景を理解すること, それを数理モデルで表現すること,数値シミュレーションで再現すること を中心に研究しています.

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