Papers
Preprints
- H. Manabe, Y. Suzuki, A. S. Darmawan (2023). Efficient Simulation of Leakage Errors in Quantum Error Correcting Codes Using Tensor Network Methods. arXiv:2308.08186
- M. Kubo, R. Banno, H. Manabe, M. Minoji (2019). Implicit Regularization in Over-parameterized Neural Networks. arXiv:1903.01997
Presentation
- 真鍋秀隆，鈴木泰成，Andrew S. Darmawan. "Tensor-network simulations of the 1D repetition code under a realistic noise model", 情報処理学会 第9回量子ソフトウェア研究会, 2023/6
- 真鍋秀隆，大友広幸 "Tensorコアを用いた量子回路シミュレーションの高速化 (Quantum Circuit Simulation by SGEMM Emulation on Tensor Cores)", 情報処理学会 第7回量子ソフトウェア研究会, 2022/10
- 真鍋秀隆，原田健自 "GPUによる2次元MERAの変分最適化の加速 (Variational optimization of two dimensional MERA with GPGPU)"，日本物理学会 2022年秋季大会, 2022/9
- 真鍋秀隆，鈴木泰成，徳永裕己 "表面符号の評価に向けた PEPDO ansatzの解析 (Analysis of PEPDO ansatz for the evaluation of Surface code)", 情報処理学会 第5回量子ソフトウェア研究会, 2022/3
- 森崇人，真鍋秀隆，松枝宏明 "テンソルネットワークにおけるホログラフィックエンタングルメント蒸留の提案 (Holographic entanglement distillation in tensor networks)", 日本物理学会 2022年年次大会, 2022/3
- 真鍋秀隆，原田健自 "テンソルネットワーク近似を用いたランダム量子回路サンプリングの古典シミュレーション (Classical simulation of quantum random circuit sampling by using a tensor-network approximation)"，日本物理学会 2022年年次大会, 2022/3
- 真鍋秀隆，原田健自 "テンソルネットワークを用いた量子回路学習 (Quantum circuit learning with tensor network structure)"，日本物理学会 2021年秋季大会, 2021/9
- 真鍋秀隆，原田健自 "高速にシミュレート可能なパラメータ付き量子回路による学習 (Quantum circuit learning with efficiently simulatable parameterized circuit)"，情報処理学会 第3回量子ソフトウェア研究会, 2021/7
Writings
| タイトル | 最終更新日 |
|---|---|
| 量子インスパイア離散フーリエ変換(Qiita記事) | 2022/12/02 |
| GPUを用いたテンソルネットワーク・ベースの量子回路シミュレーション(Qiita記事) | 2021/12/06 |
| テンソルネットワークを用いた量子回路のシミュレーション(Qiita記事) | 2020/12/02 |