Why us

研究

量子コンピューティング
量子アルゴリズムは、コンピュータサイエンスや数学のいくつかの重要な問題に対して、量子的なスピードアップを提供することができます。私たちは新しい量子アルゴリズムの設計と検証を行い、量子コンピューティングの分野を拡大しています。
 
機械学習

学習理論の基礎を掘り下げ、コンピュータグラフィックスや量子コンピュータなど、科学の異なる学際的な領域への応用を探求します。
 
グラフ理論

グラフは自然界に普遍的に存在するものであり、理論的なグラフ理論とその様々な分野への応用を探求しています。

 

Towards Accurate Description of Chemical Reaction Energetics by Using Variational Quantum Eigensolver: A Case Study of the C2v Quasi-Reaction Pathway of Beryllium Insertion to H2 Molecule

Kenji Sugisaki, Takumi Kato, Yuichiro Minato, Koji Okuwaki, Yuji Mochizuki, June 2021

PCCP

ChemRxiv


 

Quantum computing formulation of some classical Hadamard matrix searching methods and its implementation on a quantum computer

Andriyan Suksmono, Yuichiro Minato, January 2022

Scientific Reports

ArXiv


 

Explainable Natural Language Processing with Matrix Product States

Jirawat Tangpanitanon, Chanatip Mangkang, Pradeep Bhadola, Yuichiro Minato, Dimitris Angelakis, Thiparat Chotibut, December 2021

ArXiv


 

Learning Graph Partitions

Sayan Mukherjee, December 2021

ArXiv


 

Simulation of Continuous-Variable Quantum Systems with Tensor Network

Ryutaro Nagai, Takao Tomono, Yuichiro Minato, October 2021

 

 

Neural Sequence Transformation

Sabyasachi Mukherjee, Sayan Mukherjee, Binh-Son Hua, Nobuyuki Umetani, Daniel Meister, August 2021

 

 

A Grover Search-Based Algorithm for the List Coloring Problem

Sayan Mukherjee, August 2021

 

 

Reduction of Orbital Space for Molecular Orbital Calculations with Quantum Computation Simulator for Educations

Yuji Mochizuki, Koji Okuwaki, Takumi Kato, Yuichiro Minato, September 2019

 

 

Finding Hadamard Matrices by a Quantum Annealing Machine

Andriyan Bayu Suksmono, Yuichiro Minato, October 2019

 

 

Solving tiling puzzles with quantum annealing

Asa Eagle, Takumi Kato, Yuichiro Minato, April 2019