情報理論SGセミナー

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Quantum annealing and its fundamental aspects/ Quantum annealing and its application to real world

2021年8月4日13:30 - 16:00

大関 真之 (東北大学 大学院 情報科学研究科 教授 / 東京工業大学 科学技術創成研究院 教授 / 株式会社シグマアイ 代表取締役)

Talk A (13:30~14:30) Title: Quantum annealing and its fundamental aspects Abstract: We introduce a heuristic solver for combinatorial optimization problem, quantum annealing. The quantum annealing...続きを読む

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Overview of Tensor Networks in Machine Learning

2021年7月28日13:30 - 14:50

チビン・チョウ (理化学研究所 革新知能統合研究センター (AIP) テンソル学習チーム チームリーダー)

Tensor Networks (TNs) are factorizations of high dimensional tensors into networks of many low-dimensional tensors, which have been studied in quantum physics, high-performance computing, and applied ...続きを読む

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Introduction to the replica method

2021年6月23日13:30 - 15:40

樺島 祥介 (東京大学 大学院理学系研究科 教授)

The replica method is a mathematical technique for evaluating the "quenched" average of logarithm (or a real number power) of the partition function with respect to predetermined random variables that...続きを読む

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Journal Club: Intrinsically Disordered Region (IDR)

2021年5月19日13:00 - 14:00

足立 景亮 (数理創造プログラム 基礎科学特別研究員 / 理化学研究所 生命機能科学研究センター 生体非平衡物理学理研白眉研究チーム 基礎科学特別研究員)

A class of protein domain, which is called intrinsically disordered region (IDR), is known to take no rigid three dimensional structure. Recent studies have shown that IDRs can show biological functio...続きを読む

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Thermodynamic Uncertainty Relation Connects Physics, Information Science, and Biology

2021年4月28日13:30 - 16:00

長谷川 禎彦 (東京大学大学院 情報理工学系研究科 准教授)

Higher precision demands more resources. Although this fact is widely accepted, it has only recently been theoretically proved. The thermodynamic uncertainty relation serves as a theoretical basis for...続きを読む

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Journal Club: Trace inequalities and their applications

2021年4月14日14:30 - 15:30

後藤 ゆきみ (数理創造プログラム 基礎科学特別研究員)

In this talk, I will explain trace inequalities and related topics. Mainly, I focus on results concerning quantum entropy. This talk is an elementary introduction to that subjects. *Detailed inform...続きを読む

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Journal Club: Reinforcement Learning

2021年3月24日13:00 - 14:00

田中 章詞 (数理創造プログラム 上級研究員)

Reinforcement Learning (RL) is a scheme of Machine Learning that is applicable "without training data." Instead, we prepare a "world" that agents (learners) can probe, and try to optimize their behavi...続きを読む

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Journal Club: Large deviation statistics of Markovian quantum systems

2021年2月17日13:00 - 14:30

濱崎 立資 (数理創造プログラム 上級研究員 / 理化学研究所 開拓研究本部 濱崎非平衡量子統計力学理研白眉研究チーム 理研白眉研究チームリーダー)

Large deviation is a mathematical framework to treat “rare events” in random processes [1]. In this journal club, I talk about recent development of large deviation analysis in open Markovian quantum ...続きを読む

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Journal Club: Sampling the stable structures based on replica-permutation method

2021年1月27日13:00 - 14:30

横田 宏 (数理創造プログラム 特別研究員)

When we want to search the (meta)stable structures of the macromolecules such as protein, the combination of molecular dynamics simulation and replica exchange method (REM) is useful. In REM, sampling...続きを読む

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Information theory in ecology: Markov chain, Venn diagram, Kronecker (and Cartesian graph) products, and Tsallis entropy

2021年1月20日13:00 - 14:00

入谷 亮介 (数理創造プログラム 研究員)

This is more like an introductory talk on how I was motivated to work with information theory, and include unpublished data. Ecologists have been long interested in understanding diversity (diverge...続きを読む

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Accelerated equilibration in classical stochastic systems

2021年1月13日13:00 - 14:00

足立 景亮 (数理創造プログラム 基礎科学特別研究員 / 理化学研究所 生命機能科学研究センター 生体非平衡物理学理研白眉研究チーム 基礎科学特別研究員)

Shortcuts to adiabaticity (STA) [1] are processes that make a given quantum state evolve into a target state in a fast manner, which can be useful to avoid decoherence in quantum experiments. In this ...続きを読む

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Review on the Lieb-Robinson bound

2020年12月23日13:00 - 14:00

後藤 ゆきみ (数理創造プログラム 基礎科学特別研究員)

The Lieb-Robinson bound is inequality on the group velocity of information propagation for quantum many-body systems. In this talk, I review this bound mathematically and explain some consequences of ...続きを読む

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Quantum Wasserstein distance of order 1

2020年12月16日13:00 - 14:30

濱崎 立資 (数理創造プログラム 上級研究員 / 理化学研究所 開拓研究本部 濱崎非平衡量子統計力学理研白眉研究チーム 理研白眉研究チームリーダー)

The Wasserstein distance is an indicator for the closeness of two probability distributions and is applied to various fields ranging from information theory to neural networks [1]. It is particularly ...続きを読む

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Statistical model for meaning representation of language

2020年12月16日10:30 - 12:00

吉野 幸一郎 (理化学研究所 科技ハブ産連本部 ロボティクスプロジェクト チームリーダー)

One of the final goals of natural language processing is building a model to capture the semantic meaning of language elements. Language modeling is a recent research trend to build a statistical mode...続きを読む

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Journal club of Information Theory SG II

2020年12月8日13:00 - 14:00

田中 章詞 (数理創造プログラム 上級研究員)

The practical updating process of deep neural networks based on stochastic gradient descent is quite similar to stochastic dynamics described by Langevin equation. Under the Langevin system, we can "d...続きを読む

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Journal club of Information Theory SG

2020年12月1日13:00 - 14:00

田中 章詞 (数理創造プログラム 上級研究員)

The practical updating process of deep neural networks based on stochastic gradient descent is quite similar to stochastic dynamics described by Langevin equation. Under the Langevin system, we can "d...続きを読む

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