432は、合成数で、約数は1, 2, 3, 4, 6, 8, 9, 12, 16, 18, 24, 27, 36, 48, 54, 72, 108, 144, 216, 432です。
特徴
* 素因数分解: 2^4 × 3^3
［東京 １２/４日 ロイター］ - 米半導体大手エヌビディア(NVDA.O)のジェンスン・フアン最高経営責任者（ＣＥＯ）は４日、岸田文雄首相と面会し、首相から日本国内での「できるだけ多くの」ＧＰＵ（画像処理半導体）の提供を要請されたと明らかにした。フアン氏は「できる限り提供できるようにしていきたい」と答えた。面会後、官邸で記者団に述べた。
フアンＣＥＯによると、同社製ＡＩ用半導体を利用してソフトバンク(9434.T)、さくらインターネット(3778.T)、ＮＥＣ(6701.T)、ＮＴＴ(9432.T)などの日本企業と提携していく。生成ＡＩと日本の製造業の専門知識、経験を組み合わせることで強みを生かせるとも訴えた。
日本語による生成ＡＩについては、日本語のデータベース、言語モデルを持つ日本が立ち上げることになるとの見通しを示した。
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プログラマブルフォトニック量子プロセッサーによる連続可変量子カーネル法（Continuous-Variable Quantum Kernel Method）は、量子計算と機械学習の交差領域で研究されている手法の一つです。以下にその概要を説明します：
**基本概念**：
- **量子カーネル法**は、量子状態を用いてデータを高次元の特徴空間にマッピングし、そこで古典的なカーネル法（例えばSVM）に類似した手法を使って分類や回帰を行う方法です。
- **連続可変（Continuous-Variable, CV）**は、量子ビット（qubit）ではなく、連続的な量子状態（例：光子の振幅や位相）を用いるアプローチを指します。CV量子計算では、光子数の状態や光子の振幅と位相が操作されることが多いです。
**プログラマブルフォトニック量子プロセッサー**：
- これは、光を用いた量子計算のプラットフォームで、光子を制御して量子状態を生成・操作することができます。光波導や光学回路を利用して、量子ゲート操作を実現します。
**連続可変量子カーネル法の利点**：
1. **高次元マッピング**：光の状態は無限に近い次元の空間を持つため、非常に複雑なデータセットでも効率的にマッピングできます。
2. **量子優位性**：特定の問題に対して、古典コンピューターでは再現困難な計算能力を提供する可能性があります。
3. **ノイズに対する耐性**：CVシステムは、量子ビットの離散型システムに比べて一部のノイズに対してより耐性があるとされています。
**適用例**：
- **データ分類**：例えば、画像認識や音声認識などの分類タスクに使用でき、特に高次元データに対して有効です。
- **パターン認識**：量子状態の非線形性を利用して、古典的手法では難しいパターンを見つけ出すことが可能です。
この手法はまだ研究段階であり、実際の応用には多くの挑戦が伴いますが、光量子技術の進歩により、将来的には高度な機械学習タスクに革新をもたらす可能性があります。具体的な研究や実装の詳細については、関連する科学論文や特許情報を参照することが推奨されます。
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プログラマブルフォトニック量子プロセッサーによる連続可変量子カーネル法
穴井啓太郎、池原紫苑、矢野義親、奥野大地
武田俊太郎
*
Phys. Rev. A 110, 022404 - 2024年8月2日発行
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevA.110.022404
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要旨
様々な量子機械学習(QML)アルゴリズムの中でも、量子カーネル法は、ノイズの多い中間スケールの量子デバイスとの親和性が高く、量子的な優位性を実現できる可能性があるため、特に注目されている。 この手法は、データを高次元ヒルベルト空間の量子状態に非線形にマッピングすることで、分類や回帰を行う。 これまでのところ、量子カーネル法は量子ビットベースのシステムにのみ実装されているが、連続変数（CV）システムは、その無限次元ヒルベルト空間を利用することにより、優れた計算能力を提供できる可能性がある。 本稿では、プログラマブルフォトニック量子プロセッサーを用いて、CV量子カーネル法による分類タスクの実装を実証する。 その結果、CV量子カーネル法は、実験的な不完全性の下でも、複数のデータセットを頑健に分類することに成功し、古典的なカーネル法に匹敵する高い精度を持つことを実験的に証明した。 この実証は、QMLのためのCV量子システムの有用性を明らかにし、他のCV QMLアルゴリズムのさらなる研究を刺激するものである。
データを高次元ヒルベルト空間の量子状態に非線形にマッピングするという工夫は、量子機械学習や量子カーネル法における重要な技術です。以下にその具体的な方法と工夫を説明します：
### 1. **量子エンコーディング (Quantum Encoding)**:
- **アンプリチュードエンコーディング**：データを量子状態の振幅にエンコードします。例えば、ベクトルデータ \(\vec{x} = (x_1, x_2, ..., x_n)\) を次のような量子状態に変換します：
\[
|\psi\rangle = \frac{1}{\sqrt{\sum_{i} x_i^2}} \sum_{i} x_i |i\rangle
\]
これにより、データは高次元の量子状態に変換されます。
- **位相エンコーディング**：データを量子ビットの位相にエンコードします。例えば、データ点 \(x\) を次のようにエンコード：
\[
|\psi\rangle = \frac{1}{\sqrt{2^n}} \sum_{k=0}^{2^n-1} e^{i x f(k)} |k\rangle
\]
ここで、\(f(k)\) はデータ \(x\) を位相に変換する関数です。
### 2. **非線形変換**:
- **量子ゲートと回路**：量子ゲート（例：CNOT、Hadamard、回転ゲートなど）を用いて、量子状態を非線形に変換します。これにより、元のデータが線形変換では到達できない高次元空間にマッピングされます。
- **量子もつれの利用**：複数の量子ビットをもつれさせることで、複雑な非線形関係を表現します。例えば、もつれ状態の生成:
\[
|\psi\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}}(|00\rangle + |11\rangle)
\]
このような状態は、古典的な計算で模倣するのが非常に困難です。
### 3. **カーネル法の応用**:
- 量子状態の内積を利用したカーネル法では、量子状態間の類似度を計算することで、非線形な特徴空間を暗黙的に利用します。例えば、量子カーネル \(K(\vec{x}, \vec{y}) = |\langle \psi(\vec{x}) | \psi(\vec{y}) \rangle|^2\) は、データ点 \(\vec{x}\) と \(\vec{y}\) を高次元空間で比較する手段となります。
### 4. **変分量子回路 (VQEやQML)**:
- 変分量子アルゴリズムでは、パラメータ化された量子回路を使用して、データを適切な量子状態にマッピングします。回路のパラメータを最適化することで、データの非線形特徴を抽出します。
これらの工夫により、量子計算は非常に複雑で高次元な特徴空間を効率的に探査することが可能になり、データの非線形構造を捉える能力が飛躍的に向上します。この方法は、特に量子優位性を示す可能性のある領域で注目されています。
https://blog.goo.ne.jp/o2009kay/e/a3adbfc1d09205e4cfc09949b4e168ed
価値とは創り出すもの。
価値が実証されるのは消費された時。
江戸の酒は今の本格醸造味醂のようなものだから今の酒に江戸の食べ物は合わないのは当然の成り行きだからです。現代の酒はさらに魯山人の時代とは全くの次元の異なる別物、いわばライスワインと呼ぶべきフルーティーな大吟醸が主流であろう。これでは酒と江戸の食べ物は不幸になるばかりである。老い臭とも呼ばれる独特の酒のコクを楽しみたくともそれらは不良品扱いされている。文化の荒廃は大衆の消費傾向が創り出す。
ユニクロはよく言われないが、結局皆どこかでユニクロを買っている。これで価値実証は終了している。衣料品が完成品ではなく生活快適化の部品であると割り切ったことで量産効果が生じる。価値創造でありかつイノベーションでもあるところがファーストリテーリング社の凄いところ。
イノベーションは直ちに価値創造にはならない。
イノベーションの側からビジネスに入った会社は価値創造で苦労する。大衆が受け入れるまで価値は生まれない。
バイデン/オバマはAIが批判的な人種理論を強制することを望んでいる。
@NBCNewsオバマがバイデンに左翼にAIを検閲・コントロールさせる計画を立てたことを認めた。 「（オバマ大統領の）アプローチの一部は、情報の完全性、偏見、差別など、国家安全保障を超えたリスクを考慮するよう業界リーダーに促すことであった。」
