Advances in optimal design of nonlinear experiments based on quantum information geometry

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数理統計学における非線形実験計画法に対する情報幾何学の定式化と最適なデザインの導出を目標とし、研究課題を実行している。初年度に引き続き、ベクトル空間が対称錐となるような設定において、情報幾何学的な考察が可能かについて考察を進めてきた。二年目の主な研究成果としては以下の５つである。(i) 量子系における最適な測定を導出するためのMatlabコードの実装、(ii) 有限サンプルに関する誤差限界と漸近的な誤差限界に関するギャップに関する性質の一般的な定理の証明、(iii) ノイズの影響下で最適な実験計画法の最適性を保存するための必要十分条件、(iv) 量子ニューラルネットワークを用いた教師ありラベル分類問題における、最適な実験計画法の効果、(v) ノイズ影響下での量子ガウス状態のユニタリシフト推定エラートレードオフに関する量子計量族を用いた解析。成果(i)については、現在様々な問題に適用しており、本研究で提案するアルゴリズムの有効性を示されている。得られた結果をまとめ、論文執筆を行う予定である。成果(ii)については、量子情報理論における未解決問題（量子クラメール・ラオ限界の局所達成必要十分条件）への簡略化された証明を与えることも分かり、現在論文を投稿中である。成果(iv)については、当初予定していなかった研究課題であるが、提案する最適な実験計画を用いることで量子ニューラルネットワークを用いた分類精度が、先行研究に比べ大幅に改善することがわかった。これらを含む研究成果を国内研究会６件、国際会議４件として発表している。