量子研究ナレッジベース

論文の再現と企業ユースケースを、出典まで辿れる形で。

量子コンピュータの論文と企業の取り組み事例を集め、日本語で探せるようにしたデータベースです。新しい論文は毎日追加しています。主要な論文は blueqat が実際に計算して再現し、論文の主張と数値が合うかどうかまで確かめています。

ナレッジベースでできること

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論文を日本語で探す

量子計算に関わる arXiv の論文 6,206本を、題名を日本語にして収録しています。題名（日本語・英語）や著者で検索でき、分野で絞り込めます。直近7日に出た論文も 87本 入っています。

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分野ごと・年ごとのまとめ

誤り訂正・量子機械学習・変分アルゴリズムなど 13分野について、年ごとの論文数の推移、読んでおくべき論文、近い分野をまとめたページがあります。

プラン

主要論文の再現検証

重要な論文 68本を精読し、うち 61本は blueqat で実際に計算して再現しました。どの主張を確かめ、結果が合ったか、どれだけの計算資源を使ったかを1本ずつ載せています。

プラン

企業ユースケース

企業や研究機関の量子計算の取り組み 1,532件。出典つきの公開された事実と、使われていそうなアルゴリズムの推定（確度つき）を、混ぜずに分けて載せています。

こんな使い方ができます

研究者・学生 … 先行研究を日本語の題名でざっと見渡す。分野ページで、その分野の流れと押さえるべき論文を掴む
エンジニア … 論文の手法が手元で再現できるのか、どれだけの計算が要るのかを、再現結果で確かめてから手を付ける
事業企画・調査 … 同業他社がどんな問題に量子計算を当てているか、どの程度まで進んでいるかを事例で比べる

たとえば: 誤り訂正の論文／「QAOA」で検索／再現した論文の一覧／企業ユースケース

	無料	スタンダード	エンタープライズ
論文・事例の検索と一覧（日本語の題名）	○	○	○
分野・年のまとめページ、新着論文	○	○	○
論文の再現結果（主張・判定・計算資源）	—	○	○
企業ユースケースの公開事実とアルゴリズムの推定	—	○	○
読解ノートと再現の生成物（回路・数式・計算時間）	—	—	○

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7,738 総エントリ 論文6,206＋事例1,532

6,206 論文 精読68・うち再現61

1,532 企業ユースケース 掘り下げ17・推定つき597

6,169 日本語化済み 収集6,169本のうち

論文の分野

誤り訂正 788

量子機械学習 769

性能の測定 498

実機実証 442

誤り抑制 438

応用 434

誤り訂正前提のアルゴリズム 418

変分アルゴリズム 369

コンパイル 332

ソフトウェア 325

学習のしやすさ 314

古典シミュレーション 226

アルゴリズム 9

ハミルトニアンシミュレーション 5

基礎理論 3

暗号解読 1

ユースケースの種別

応用事例 78451.5%
耐量子暗号 24616.2%
ハードウェア 16610.9%
センシング 825.4%
研究の成果発表 664.3%
企業の動き 603.9%
企業間の提携 593.9%
その他 442.9%
ソフトウェア 151.0%

検索はどなたでもご利用いただけます。 論文1本ごとの再現結果（検証した主張・判定・使った計算資源）、企業ユースケースの出典つき公開事実とアルゴリズムの推定は、プラン加入者向けです。

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論文 6,206 企業ユースケース 1,532

すべて精読済み 68 誤り訂正 968 量子機械学習 845 実機実証 633 誤り訂正前提のアルゴリズム 534 性能の測定 528 応用 490 誤り抑制 477 変分アルゴリズム 440 ソフトウェア 363 コンパイル 350 学習のしやすさ 333 古典シミュレーション 326

531件／451〜500件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	IBM 5量子ビットコンピュータにおける検出器トモグラフィーと不完全な測定からの緩和 Detector Tomography on IBM 5-qubit Quantum Computers and Mitigation of Imperfect Measurement IBM Q 5 TenerifeおよびYorktownを用い、POVMで量子検出器トモグラフィーを実施した。測定誤差は数％であり、2量子ビット解析で改善可能である。	Yanzhu Chen, Maziar Farahzad, Shin	characterization	2019	1904.11935
収集	量子コンピュータベンチマークのための体積的枠組み A volumetric framework for quantum computer benchmarks 量子体積ベンチマークを一般化し、深さと幅が異なる回路ファミリーを検証する「体積的ベンチマーク」を提案する。	Robin Blume-Kohout, Kevin C. Young	characterization	2019	1904.05546
収集	パウリ半群とユニストochastic量子チャネル Pauli semigroups and unistochastic quantum channels ゲートセットトモグラフィのゲージに相当する相似同等性の観点から、リンドブラッド演算子で与えられる半群に属する量子操作の性質を解析する。チャネルの非ユニタル部分が時間進化から分離することを確認した。	Zbigniew Puchała, Łukasz Rudnicki,	characterization	2019	1903.12448
収集	量子頻度論から見るボルンの規則 Born's Rule from Quantum Frequentism 線形なシュレーディンガー方程式とボルンの確率仮定の不整合を、量子頻度論を用いて解決する。	Lionel Brits	characterization	2019	1903.12027
収集	ハドロン衝突実験におけるプライマリーブーテックス再構築のための量子アニーラを用いた軌道クラスタリング Track clustering with a quantum annealer for primary vertex reconstruction at hadron colliders 2036量子ビットのD-Wave量子アニーラを用い、人工的事象における荷電粒子軌道のクラスタリングを実行し、ハドロン衝突点の再構築を試みた。	Souvik Das, Andrew J. Wildridge, A	characterization	2019	1903.08879
収集	位相的に保護された量子もつれ Topologically Protected Quantum Entanglement 量子もつれは量子計算の核心であるが、量子状態のデコヒーレンスが量子シミュレータや量子コンピュータの構築を制限している。	Yao Wang, Yong-Heng Lu, Jun Gao et	characterization	2019	1903.03015
収集	サイクルベンチマーキングによる大規模量子コンピュータの特性評価 Characterizing large-scale quantum computers via cycle benchmarking 大規模量子プロセッサで蓄積する誤差を特徴付けるため、サイクルベンチマーキング手法を提案する。既存技術では不十分な高精度な評価を実現する。	Alexander Erhard, Joel James Wallm	characterization	2019	1902.08543
収集	ランダムIZEDベンチマークの統計的分析 Statistical analysis of randomized benchmarking RB+はスケーラブルで堅牢だが、実装は非最適で不適切な仮定をする。本研究はその統計的性質を分析する。	Robin Harper, Ian Hincks, Chris Fe	characterization	2019	1901.00535
収集	超伝導量子プロセッサにおける普遍的情報誤差低減を用いた量子計算 Quantum computation with universal error mitigation on superconducting quantum processor 近未来に実現する数百量子ビットのデバイスでは量子耐障害性を実現するリソースが不足する。本論文は、デバイスの不完全性を最小限に抑える普遍的情報誤差低減法を提案する。	Chao Song, Jing Cui, H. Wang et al	characterization	2018	1812.10903
収集	個別の量子ゲートに対するランダム化ベンチマーキング Randomized benchmarking for individual quantum gates 乱列を用い、Clifford群のゲート平均忠実度を資源節約で推定する。全ゲートに同一ノイズを仮定するランダム化ベンチマーキング手法を示す。	E. Onorati, A. H. Werner, J. Eiser	characterization	2018	1811.11775
収集	Clifford 演算子のランダム化ベンチマーク Randomized Benchmarking of Clifford Operators 量子系の制御を検証する実験的手法。Clifford 演算子を対象とすると、制御操作による平均誤差が抽出しやすく、アルゴリズムが特に簡便である。	Adam M. Meier	characterization	2018	1811.10040
収集	異なるゲート集合におけるランダム化ベンチマーキング Randomized Benchmarking under Different Gatesets EmersonらとKnillらによる2つのランダム化ベンチマーキングプロトコルの違いを包括的に分析する。	Kristine Boone, Arnaud Carignan-Du	characterization	2018	1811.01920
収集	教師あり学習によるランダム化ベンチマーキングからのスピン量子ビットノイズスペクトロスコピー Spin-qubit noise spectroscopy from randomized benchmarking by supervised learning 教師あり学習を用い、ランダム化ベンチマーキングの結果からスピン量子ビットデバイスの1/fノイズスペクトルを算出する方法を示した。	Chengxian Zhang, Xin Wang	characterization	2018	1810.07914
収集	記憶媒体としてナノ機械共振器を用いた超伝導回路量子計算 Superconducting circuit quantum computing with nanomechanical resonators as storage 超伝導トランスモン回路を用い、フォノン結晶空洞共振器の集合体に量子情報を格納・処理する方法を検討する。単一処理要素で外部制御可能な本方式は、従来方式よりハードウェア負荷が大幅に低い。	Marek Pechal, Patricio Arrangoiz-A	characterization	2018	1808.08216
収集	少数量子ビットクリフォードゲートの効率的なユニタリティランダム化ベンチマーキング Efficient Unitarity Randomized Benchmarking of Few-qubit Clifford Gates URBは、状態準備および測定誤差に依存せず、ユニタリティを用いて量子ゲートのコヒーレンスを評価する手法である。本研究では、データ点数と信頼性の関係を解明する。	Bas Dirkse, Jonas Helsen, Stephani	characterization	2018	1808.00850
収集	マルチキュービットデバイスに対する直接ランダム化ベンチマーク Direct randomized benchmarking for multi-qubit devices 次世代量子プロセッサの全体性能評価には、マルチキュービット対応のベンチマークが必須です。クリフォード法はスケーラビリティに課題があり、直接ランダム化ベンチマークが解決策となります。	Timothy J. Proctor, Arnaud Carigna	characterization	2018	1807.07975
収集	量子計算暗号: 2000量子ビットのD-Wave量子コンピュータによる量子アニーリングを用いた暗号用ブール関数の探索 Quantum computing cryptography: Finding cryptographic Boolean functions with quantum annealing by a 2000 qubit D-wave quantum computer 対称暗号の基盤となるブール関数の設計は重要だが、制約を満たす関数の探索は計算コストが高い。本研究は2000量子ビットの量子アニーラを用いて、この困難な問題への適用を検証する。	Feng Hu, Lucas Lamata, Mikel Sanz	characterization	2018	1806.08706
収集	量子計算におけるレントの法則と拡張性 Rent's rule and extensibility in quantum computing 大規模量子計算へ向けた拡張可能な量子ビットシステムの開発が重要である。	David P. Franke, James S. Clarke,	characterization	2018	1806.02145
収集	効率的なランダム化ベンチマーキングプロトコルの新クラス A new class of efficient randomized benchmarking protocols 一般的なゲートセットで堅牢な結論が難しいランダム化ベンチマーキングに対し、表現論に基づく新手法を提案する。これは実験オーバーヘッドが小さく、幅広い問題に適用可能である。	Jonas Helsen, Xiao Xue, Lieven M.	characterization	2018	1806.02048
収集	ランダム化ベンチマーキングの指標と量子ゲートセットの平均不忠実度の比較 Comparing randomized benchmarking figure with average infidelity of quantum gate-set 量子情報処理におけるゲート性能評価の手法であるランダム化ベンチマーキング（RB）と平均ゲートセット不忠実度の関係性を検討する。	Jiaan Qi, Hui Khoon Ng	characterization	2018	1805.10622
収集	IBM量子プロセッサで使用される直接実装可能量子ゲートの完全な特性評価 Complete characterization of the directly implementable quantum gates used in the IBM quantum processors IBMの超伝導量子コンピュータで使用される直接実装可能ゲートの量子過程トモグラフィーを実行し、ゲート誤差を算出して複雑な量子操作の可行性を確認した。	Abhishek Shukla, Mitali Sisodia, A	characterization	2018	1805.07185
収集	畳み込みとしてのランダムIZEDベンチマージング：ゲート依存誤差のフーリエ解析 Randomized Benchmarking as Convolution: Fourier Analysis of Gate Dependent Errors RBプロトコルがフーリエ空間解析可能な畳み込みであることを示し、GowersらとWallmanの理論的枠組みを用いて再証明する。	Seth T. Merkel, Emily J. Pritchett	characterization	2018	1804.05951
収集	ランダム化ベンチマーク実験からゲートセット回路忠実度へ：ランダム化ベンチマーク減衰パラメータの解釈方法 From randomized benchmarking experiments to gateset circuit fidelity: how to interpret randomized benchmarking decay parameters ゲート依存ノイズ下でRB減衰率はゲート非依存マルコフノイズ時の平均忠実度推定とは異なり解釈が複雑になる。	Arnaud Carignan-Dugas, Kristine Bo	characterization	2018	1804.01122
収集	有限群のための近似ランダムベンチマーキング Approximate Randomized Benchmarking for Finite Groups 有限群の表現による量子ゲートを用いたランダムベンチマーキングを研究し、平均忠実度の推定式を導出。	Daniel Stilck França, Anna-Lena Ha	characterization	2018	1803.03621
収集	超伝導量子ビットにおけるパウリフレームランダマイゼーションの実証 Experimental demonstration of Pauli-frame randomization on a superconducting qubit 非理想量子ビットを用いた量子計算は、エラー訂正とフォールトトレランスにより低コストでスケーリング可能である。本研究は超伝導量子ビットでパウリフレームランダマイゼーションを実証する。	Matthew Ware, Guilhem Ribeill, Die	characterization	2018	1803.01818
収集	ランダム化ベンチマークプロトコルに対するベイズ推論 Bayesian Inference for Randomized Benchmarking Protocols ランダム化ベンチマークデータ解析の課題に対し、ノイズ依存分布を考慮した完全なベイズ推論手法を提案する。	Ian Hincks, Joel J. Wallman, Chris	characterization	2018	1802.00401
収集	浅い量子回路のベンチマークと学習のための生成モデリング手法 A generative modeling approach for benchmarking and training shallow quantum circuits ノイズ中等規模量子コンピュータの実用化に向け、デバイス特性評価や生成タスク用の浅い回路学習アルゴリズムを提案した。	Marcello Benedetti, Delfina Garcia	characterization	2018	1801.07686
収集	リアルランダム化ベンチマーク Real Randomized Benchmarking ランダム化ベンチマークは量子チャネルの平均誤り率を定量評価する。本稿では、実部と複素部の誤り率を分別測定する手法を定義し、より詳細な情報を提供する。	A. K. Hashagen, S. T. Flammia, D.	characterization	2018	1801.06121
収集	制限付きゲート集合によるランダムIZEDベンチマーカー Randomized Benchmarking with Restricted Gate Sets ユニタリ2設計でないClifford群部分群に基づくランダムIZEDベンチマーカー手法を提案し、2つの部分群に適用して一般解析法を示した。	Winton G. Brown, Bryan Eastin	characterization	2018	1801.04042
収集	3量子ビットランダム化ベンチマーキング Three Qubit Randomized Benchmarking 共通バスで結合した固定周波数トランスモン量子ビットを用い、3量子ビットのランダム化ベンチマーキングを初めて実施し、Clゲートの1量子ビットあたりの誤りを評価した。	David C. McKay, Sarah Sheldon, Joh	characterizationalgorithms-ftqc	2017	1712.06550
収集	低深さ量子回路の複素無向グラフィカルモデルとしてのシミュレーション Simulation of low-depth quantum circuits as complex undirected graphical models 量子優越性の実証に向け、高品質な約50量子ビットの計算機を用いた低深さ回路の古典シミュレーション手法を提案する。	Sergio Boixo, Sergei V. Isakov, Va	characterization	2017	1712.05384
収集	高精度量子制御のためのデータ駆動型勾配アルゴリズム A Data-Driven Gradient Algorithm for High-Precision Quantum Control システムモデルや電子機器のエラーにより性能が低下する勾配最適制御に対し、データ駆動型アルゴリズムで高精度な量子ゲート実装を実現する。	Re-Bing Wu, Bing Chu, David Owens	characterization	2017	1712.01780
収集	実用的量子回路の平均忠実度推定における単位元t-デザインを用いたランダム化ベンチマーキング Randomized Benchmarking Using Unitary t-Design for Average Fidelity Estimation of Practical Quantum Circuit ノイズ付き量子回路の平均忠実度を評価するランダム化ベンチマーキングはユニタリ誤感度が低い。本研究はt-デザインを用い、疑似ランダム性解析への変換により誤差推定を可能とする手法を提案する。	Linxi Zhang, Chuanghua Zhu, Changx	characterization	2017	1711.08098
収集	近未来型量子デバイスにおける変分アルゴリズムを用いた量子最適化 Quantum optimization using variational algorithms on near-term quantum devices 大規模な完全な量子計算の実現前に、数100量子ビットの近未来型デバイスで変分アルゴリズムを活用し、量子最適化問題を解決する手法を提案する。	Nikolaj Moll, Panagiotis Barkoutso	characterization	2017	1710.01022
収集	量子チャネルのmax-Rains情報量は償却によって向上しない Amortization does not enhance the max-Rains information of a quantum channel チャネルのエンタングルメントを最大生成量と定義し、送信者・受信者の事前共有状態を許容する償却エンタングルメントについて検討する。	Mario Berta, Mark M. Wilde	characterization	2017	1709.04907
収集	ノイジーなカオティック量子回路からのサンプリングのフーリエ解析 Fourier analysis of sampling from noisy chaotic quantum circuits カオティック量子進化の出力分布サンプリングは量子優越性の候補である。ノイズに対し敏感であり、一般的なノイズモデルでは一様分布に収束する。	Sergio Boixo, Vadim N. Smelyanskiy	characterization	2017	1708.01875
収集	量子チャネルに関するゲージ不変情報 Gauge invariant information concerning quantum channels ゲージ不変な情報観点から量子チャネルを研究し、超演算子の複素スペクトラムを用いて、qubitチャネルの完全正性に関する必要条件的制約を与える。	Łukasz Rudnicki, Zbigniew Puchała,	characterization	2017	1707.06926
収集	時間相関ノイズが存在する環境における実験的量子検証 Experimental quantum verification in the presence of temporally correlated noise 現実的な実験室条件下で機能する性能検証手法として、時間相関ノイズがランダム化ベンチマーキングとゲートセットトモグラフィーに与える影響を実証的に評価した。	S. Mavadia, C. L. Edmunds, C. Hemp	characterization	2017	1706.03787
収集	スケーラブルなオンチップ量子状態トモグラフィ Scalable on-chip quantum state tomography 量子デバイスのエンタングルメント量子数増加により、全記述に必要な情報が量子数に対して指数関数的にスケーリングする課題に対処する手法を提示する。	James Titchener, Markus Gräfe, Ren	characterization	2017	1704.03595
収集	ゲート依存ノイズを伴うランダム化ベンチマーキング Randomized benchmarking with gate-dependent noise ゲート依存ノイズ下でのランダム化ベンチマーキングの正確な挙動を解析し、その影響がシーケンス長に対して指数関数的に減衰する単一の摂動項で記述されることを証明した。	Joel J. Wallman	characterization	2017	1703.09835
収集	ランダム化ベンチマーキング、相関ノイズ、およびイジングモデル Randomized Benchmarking, Correlated Noise, and Ising Models ガウス時間相関ノイズを受ける系におけるランダム化ベンチマーキングの平均忠実度を計算し、シングルキュービットでは、イジング模型の分配関数で与えられることを示す。	Bryan H. Fong, Seth T. Merkel	characterization	2017	1703.09747
収集	超伝導量子プロセッサによる連立一次方程式の求解 Solving Systems of Linear Equations with a Superconducting Quantum Processor 超伝導4量子ビットプロセッサを用い、HHLアルゴリズムで2次元連立一次方程式を解いた。	Yarui Zheng, Chao Song, Ming-Cheng	characterization	2017	1703.06613
収集	論理ランダム化ベンチマーク Logical Randomized Benchmarking 論理誤り率への外挿は多くの仮定に依存するため、誤った性能評価を招く。本手法は、量子誤り訂正の実装性能を直接評価する。	Joshua Combes, Christopher Granade	characterization	2017	1702.03688
収集	ランダム化ベンチマークが実際に測定するのは何か What randomized benchmarking actually measures ランダム化ベンチマーク(RB)は完全なゲートに対して何もしないランダム回路により量子ゲートの誤り率を測定する。有限サンプリング誤差がない極限では、観測された生存確率の指数減衰率から単一の誤り指標rが得られる。	Timothy Proctor, Kenneth Rudinger,	characterization	2017	1702.01853
収集	安価で高精度な位相推定の実証 Experimental demonstration of cheap and accurate phase estimation Yb+イオン量子ビットでRPEを用い、位相を4×10^-4ラジアン以下の不確実性で推定。176サンプルでヘイゼンベルクスケーリングを実現。	Kenneth Rudinger, Shelby Kimmel, D	characterization	2017	1702.01763
収集	少数のサンプルを用いたマルチキュービットランダム化ベンチマーキング Multi-qubit Randomized Benchmarking Using Few Samples ランダム化ベンチマーキングは、チャンネルトモグラフィーなどの他の手法が直面する状態準備および測定誤差の影響を受けずに、量子回路のゲート誤差を効率的かつ堅牢に characterize する手法である。	Jonas Helsen, Joel J. Wallman, Ste	characterization	2017	1701.04299
収集	高忠実度量子ビットゲートの絶え間ない調整 Restless Tuneup of High-Fidelity Qubit Gates エネルギー緩和による初期化に依存しない調整プロトコルを示し、リアルタイム相関からなるコスト関数を用いることで10倍の高速化を実現した。	M. A. Rol, C. C. Bultink, T. E. O'	characterization	2016	1611.04815
収集	ハードウェア埋め込み確率的グラフィカルモデルの量子支援学習 Quantum-Assisted Learning of Hardware-Embedded Probabilistic Graphical Models 量子計算技術を用いたサンプリングの活用に注目が集まるが、その具体的な利点と適用可能性に関する検討が求められている。	Marcello Benedetti, John Realpe-Gó	characterization	2016	1609.02542
収集	標準的インターリーブドランダム化ベンチマークを用いたTゲートの忠実度推定 Estimating the fidelity of T gates using standard interleaved randomized benchmarking 確率化ベンチマークは量子ゲートの誤り率 Characterization 手法である。本稿では、クリフォードゲート以外のTゲートに対し、この標準的手法を適用する。	Robin Harper, Steven T. Flammia	characterization	2016	1608.02943
収集	ゲートセットトモグラフィを用いた固体状態電子スピン量子ビットの最適化 Optimization of a solid-state electron spin qubit using Gate Set Tomography スケーラブルな量子計算に必要なゲート忠実度を得るため、ゲートセットトモグラフィを用いた高精度な特性評価手法を提案し、量子ビット性能を最適化する。	Juan P. Dehollain, Juha T. Muhonen	characterization	2016	1606.02856

このデータは blueqat の量子ソフトウェア研究から作られています。最終取り込み 2026-10-12 05:20:01