研究業績

1. Shunta Arai and Tadashi Kadowaki
   :Quantum Annealing Enhanced Markov-Chain Monte Carlo, arXiv:2502.08060 (2025)
2. Ryo Hagiwara, Shunta Arai and Satoshi Takabe
   :Transfer Learning for Deep-Unfolded Combinatorial Optimization Solver with Quantum Annealer, arXiv:2501.03518 (2025)
3. Shunta Arai and Satoshi Takabe
   :Deep unfolded local quantum annealing, Phys. Rev. Research 6,043325 (2024)
4. Shunta Arai, Hiroki Oshiyama and Hidetoshi Nishimori
   :Effectiveness of quantum annealing for continuous-variable optimization, Phys. Rev. A 108, 042403 (2023)
5. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
   :Teacher-student learning for a binary perceptron with quantum fluctuations, Journal of the Physical Society of Japan 90, 074002(2021)
6. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
   :Mean field analysis of reverse annealing for code-division multiple-access multiuser detection, Phys. Rev. Research 3,033006 (2021)
7. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
   : Dynamics of Order Parameters of Non-stoquastic Hamiltonians in the Adaptive Quantum Monte Carlo Method, Phys. Rev. E 99, 032120 (2019)
8. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
   :Deep Neural Network Detects Quantum Phase Transition, Journal of the Physical Society of Japan 87, 033001 (2018)

1. Shunta Arai
   : Mean-field analysis of Sourlas codes with adiabatic reverse annealing, Sublinear Computation Paradigm, Springer Nature (2021)
2. Anthony Coolen, Theodore Nikoletopoulos, Shunta Arai, and Kazuyuki Tanaka,
   :Dynamical analysis of quantum annealing, Sublinear Computation Paradigm, Springer Nature (2021)

1. Shunta Arai, Ryo Hagiwara and Satoshi Takabe
   :Learning-based quantum optimization algorithms for quadratic unconstrained binary optimization problems,
   Poster, INQA 2024 - International Network on Quantum Annealing Conference
   (October 17, 2024,The National Museum of Emerging Science and Innovation (MIRAIKAN), 2-3-6 Aomi Koto-ku, Tokyo, Japan)
2. Shunta Arai
   :Deep Unfolded Quantum-Inspired Annealing,
   Poster, INQA 2023 - International Network on Quantum Annealing Conference
   (November 7, 2023, ,University of Innsbruck,Innrain 52, 6020 Innsbruck,Austria)
3. Shunta Arai, Hiroki Oshiyama and Hidetoshi Nishimori
   :Continuous-variable Optimization by Quantum Annealing,
   Talk, East Asia Joint Seminars On Statistical Physics 2023
   (October 11, 2023, Yokohama, Japan )
4. Shunta Arai, Hiroki Oshiyama and Hidetoshi Nishimori
   :Benchmark study of continuous function optimization by a quantum annealer,
   Talk, 28th International Conference on Statistical Physics, Statphys28
   (August 11, 2023, University of Tokyo, Japan )
5. Shunta Arai, Hiroki Oshiyama and Hidetoshi Nishimori
   :Quantum annealing for continuous function optimization,
   Poster presentation, Adiabatic Quantum Computing Conference 2023
   (June 19, 2023,Albuquerque, New Mexico, USA )
6. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki and Kayuki Tanaka
   :Adiabatic reverse annealing does not overcome the hard phase in CDMA multiuser detection,
   Poster presentation, Adiabatic Quantum Computing Conference 2021
   (June 22, 2021,Tokyo Institute of Technology (online) )
7. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki and Kayuki Tanaka
   :Statistical mechanical analysis of reverse annealing for code-division multiple-access multiuser demodulator,
   Talk, Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2019) --- Statistical-Mechanical Informatics and Statistical Machine Learning Theory in Big Data Sciences
   (October 27,2019,Hotel Sakan)
8. Shunta Arai,Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
   :Mean-field analysis of quantum error-correcting codes with non-stoquastic Hamiltonian,
   Poster presentation, Adiabatic Quantum Computing Conference
   (June 24 – 28, 2019 , University of Innsbruck,Innrain 52, 6020 Innsbruck,Austria)
9. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki and Kayuki Tanaka
   :Dynamics of order parameters of non-stoquastic Hamiltonian in adaptive quantum Monte Carlo method,
   Talk, Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications (SPDSA2018) --- Statistical-Mechanical Informatics and Statistical Machine Learning Theory in Big Data Sciences
   (November 7,2018,Hotel Sakan)
10. Shunta Arai,Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
    :Adaptive quantum Monte Carlo method for a class of non-stoquastic Hamiltonian by using D-Wave machine,
    Poster presentation, Qubits 2018 (September 24 – 27, 2018 , Tennessean Hotel, 531 Henley St,Knoxville, TN 370)
11. Shunta Arai,Shuntaro Okada and Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
    :Acceleration of adaptive quantum Monte Carlo Sampling for a class of non-stoquastic Hamiltonian by using D-Wave 2000Q,
    Poster presentation, Adiabatic Quantum Computing Conference
    (June 25 – 28, 2018 , NASA Conference Center, Building 3 Moffett Field, CA 94035 )
12. Shunta Arai,Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
    :Deep Neural Network detects quantum phase transition in D-Wave 2000Q,
    Talk, Adiabatic Quantum Computing Conference
    (June 25 – 28, 2018 , NASA Conference Center, Building 3 Moffett Field, CA 94035 )
13. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki and Kazuyuki Tanaka
    :Detection of quantum phase transition in D-Wave 2000Q by deep neural network,
    Poster presentation, Quantum Machine Learning & Biomimetic Quantum Technologies
    (March 19 – 23, 2018 , University of the Basque Country, Leioa, Spain)
14. Shunta Arai, Masayuki Ohzeki, Shun Kataoka and Kazuyuki Tanaka
    :Detection of phase transition in transverse-field Ising model by neural network,
    Poster presentation, Adiabatic Quantum Computing Conference
    (June 27, 2017 ,GranTolyo South Tower, Tokyo, Japan)

1. 荒井 俊太, 高邉 賢史
   ：深層展開を用いた半古典化量子アニーリングの加速
   日本物理学会 講演番号16aE311-2(2024年9月16日,北海道大学)
2. 萩原 涼, 荒井 俊太, 高邉 賢史
   ：量子アニーラーを用いた深層展開型組合せ最適化ソルバーのための転移学習
   日本物理学会 講演番号16aE311-3(2024年9月16日,北海道大学)
3. 高邉 賢史，荒井 俊太，萩原 涼
   ：深層展開の新展開：量子/量子模擬アルゴリズムへの適用
   深層展開に基づく信号処理アルゴリズム構築論の深化と展開(2024年9月3日, 広島大学東広島キャンパス ミライクリエ大会議室)
4. 萩原 涼, 荒井 俊太, 高邉 賢史
   ：転移学習に基づく量子アニーラーを利用した深層展開型最適化ソルバーの提案
   電子情報通信学会 信号処理研究会(2024年8月27日, 福井大学文京キャンパス)
5. 荒井 俊太, 門脇 正史, 西森 秀稔
   ：量子アニーリングを用いたマルコフ連鎖モンテカルロ法の加速
   量子アニーリング及び関連技術の基礎から社会実装まで(2024年2月19日,TKPガーデンシティPREMIUM田町)
6. 荒井 俊太, 押山 広樹, 西森 秀稔
   ：連続変数最適化問題に対する量子・古典最適化アルゴリズムの比較
   日本物理学会 講演番号17aC206-3(2023年9月17日,東北大学)
7. 荒井 俊太
   ：D-Waveマシンによる連続最適化
   量子アニーリング及び関連技術の基礎から社会実装まで(2023年2月20日,TKPガーデンシティPREMIUM田町)
8. 荒井 俊太
   ：量子揺らぎを用いたイジングパーセプトロンの教師-生徒学習
   量子コンピューティング研究拠点　発足記念講演会(2022年6月16日,オンライン)
9. 荒井 俊太
   : 量子アニーリングの進展と典型性能解析
   第66回システム制御学会　研究発表講演会 講演番号341-3(2022年5月20日,京都リサーチパーク)
10. 荒井 俊太, 大関 真之, 田中 和之
    ：量子揺らぎによるイジングパーセプトロンの学習
    日本物理学会 講演番号9aL2-8(2020年9月9日,熊本大学)
11. 荒井 俊太, 大関 真之, 田中 和之
    ：量子揺らぎによる確率的情報処理
    電子情報通信学会総合大会 招待講演(2020年3月17日,広島大学)
12. 荒井 俊太, 大関 真之, 田中 和之
    ：リバースアニーリングによるCDMAマルチユーザ検出の統計力学的解析
    日本物理学会 講演番号16aK43-6(2020年3月16日,名古屋大学)
13. 荒井 俊太, 大関 真之, 田中 和之
    ：マスター方程式を用いた非擬似古典確率的なハミルトニアンの秩序変数のダイナミクス
    日本物理学会,講演番号15pG214-1 (2019年3月15日,九州大学)
14. 荒井 俊太, 大関 真之, 田中 和之
    ：D-Waveマシンにおける量子相転移の解析
    日本物理学会,講演番号10aM203-6 (2018年9月10日,同志社大学)
15. 荒井 俊太, 大関 真之, 田中 和之
    ：ニューラルネットワークによる量子相転移の検出
    CREST研究集会，(2018年3月28日, ホテル三泉閣会議室)
16. 荒井 俊太, 大関 真之, 片岡 駿, 田中 和之
    ：ニューラルネットワークによる様々な相転移の検出，
    情報系 Winter Festa Episode 3, video(2017年12月25日, 一橋講堂)
17. 荒井 俊太, 大関 真之, 片岡 駿, 田中 和之
    ：ニューラルネットワークによる様々な相転移の検出，
    第20回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2017)（2017年11月10日, 東京大学）
18. 荒井 俊太, 岡田俊太郎, 高橋茶子,大関 真之, 片岡 駿, 田中 和之
    ：機械学習と最適化技術が拓く知的情報処理 （2017年10月31日，学術総合センター）
19. 荒井 俊太, 大関 真之, 片岡 駿, 田中 和之：ニューラルネットワークによる様々な相転移の検出，
    日本物理学会秋季大会,講演番号22pK10-1（2017年9月22日，岩手大学）

1. Maria Schuld and Francesco Petruccione（監訳：大関真之，訳：荒井俊太，篠島匠人，高橋茶子，御手洗光祐，山城悠）
   ：量子コンピュータによる機械学習,共立出版 (2020年8月28日発売)
   

1. 大関真之, 荒井俊太, 観山正道
   : 量子アニーリングマシンの活用と今後の展望
   ,電子情報通信学会誌 Vol.106,No.1 (2023)
   

1. Shunta Arai and Tadashi Kadowaki
   : Acceleration of Markov chain Monte Carlo by quantum annealing,
   Talk, The International Network on Quantum Annealing (INQA) seminars
   (March 18, 2025, online, Japan)
2. Shunta Arai, Hiroki Oshiyama and Hidetoshi Nishimori
   :The Potential of Quantum Annealing for Continuous Function Optimization,
   Talk, The International Network on Quantum Annealing (INQA) seminars
   (October 3, 2023, online, Japan)
3. 荒井俊太 :ARAによるCDMAマルチユーザ検出の典型性能評価
   （2021年11月10日 東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系 談話会）
4. Shunta Arai：Static and dynamical behavior of quantum annealing and its development,
   （2019年12月17日，King's College London）
5. Shunta Arai:Deep Neural Network Detects Quantum Phase Transition
   （2018年3月10日 National Tsing Hua University）