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#487
summarized by : 石井 央
どんな論文か？
異常値が含まれるデータに幾何学的モデルをフィットさせることは困難であり，多くのシステムではランダムサンプリングによるヒューリスティックな手法が用いられている．しかし，この手法では最適性の保証や最適解との誤差の上限を求めることはできない．本論文では，量子計算を用いて最適解もしくは誤差の上限値を保証する近似解を求めるアルゴリズムが提案されている．
新規性
誤差の上限値を保証するコンセンサス最大化アルゴリズムの提案．さらに，コンピュータビジョンにおける量子コンピュータの具体的な応用例を示している．
結果
量子技術の限界もあり，SOTAを超えることができなかったが，今後の量子技術を用いた研究開発の参考となることが期待される。
その他（なぜ通ったか？等）
SOTAを超えてはいなくても，量子技術の新規性により通ったと思われる．
画像の上の図は，ハイパーエッジに対する実行時間を量子アニーリングとシミュレーションによるアニーリングで比較した図であるが，量子計算の速さがよくわかる．
https://github.com/dadung/HQC-robust-fitting
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