@misc{oai:repo.qst.go.jp:00082871,
 author = {間島, 慶 and 小出(間島)真子 and 田桑, 弘之 and 樋口, 真人 and 須原, 哲也 and 八幡, 憲明 and Kei, Majima and Hiroyuki, Takuwa and Makoto, Higuchi and Tetsuya, Suhara and Noriaki, Yahata},
 month = {May},
 note = {主成分分析は多変量データから重要な低次元成分を抽出する統計手法である．しかし，主成分分析のアルゴリズムは特異値分解に基づくため，次元数（変量の数）が数百万を超えるデータには，計算時間の問題からしばしば適用が困難となる．我々は近年発案された「量子インスパイアアルゴリズム」を用い，計算時間を次元数の対数オーダーに抑えつつ，主成分分析を近似するアルゴリズムを計算機実装した．本報告において，複数の人工データ・実データを用いてその計算時間と性能を評価した結果を紹介する．, 第44回量子情報技術研究会（QIT44）},
 title = {超高次元データ解析のための量子インスパイア主成分分析の開発},
 year = {2021}
}