量子機械学習による流体解析の加速 -流体画像計測の超解像-
研究課題情報
- 体系的番号
- JP25H00712 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 25H00712
- 研究種目
- 基盤研究(A)
- 配分区分
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- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 中区分19:流体工学、熱工学およびその関連分野
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2025-04-01 〜 2028-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 48,230,000 円 (直接経費: 37,100,000 円 間接経費: 11,130,000 円)
研究概要
本研究では，流体科学分野における流体解析の高効率化・高性能化，および情報科学分野における新たな量子アプリケーションの創出を目的として，流体速度計測法の一つであるPIV (Particle Image Velocimetry) に用いられる計測画像の超解像手法を提案する．超解像手法には量子機械学習アルゴリズム (量子ボルツマンマシン，制限付き量子ボルツマンマシン，ボルンマシンなど) を用いるとともに，提案手法に適したPIV画像処理アルゴリズムの構築を行う．
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1040585407825532032
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- KAKEN