ランキンのノート

なぜ L1 最小化は自然にスパースな解を生むのか。幾何学的な直感から説明する。

QPSK信号を5G干渉から分離する問題に、音声コーデックのトークン化と交差エントロピー学習を持ち込んだ論文。BERを従来比122倍改善した発想の核心を追う。

電磁波信号をLLMに直接渡すとどうなるか。2026年3月のプレプリント "MERLIN" は、低SNR環境での知識蒸留という手でこの問いに答えようとしている。

2026年5月にNatureで発表されたJiuzhang 4.0は、1024個のスクイーズド光源と8176モード回路で最大3050光子を同時検出した。量子優位性を示すサンプリング問題GBSの構造と、フォトニック量子コンピューティングのスケールを整理する。

ACM MobiCom 2026採択のRF-LEGOは、古典的な信号処理アルゴリズムをDeep Unrollingでモジュール式の深層学習ブロックに変換する。解釈可能性と学習能力を両立させる、なかなかうまい設計だ。

QAOA の性能に関する FGG 予想が機械検証された。LLM が Lean 4 とのフィードバックループで証明を構築するという手法で、10年以上未解決だった量子最適化の理論的限界が決着した。