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

848件／101〜150件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	スペクトル幾何学とボソン・ブロッホプローブ：量子学習における探求 Spectral Geometry and Bosonic-Bloch Probes: Explorations in Quantum Learning グラフ正則化量子ネットワークにおいて、学習は出力類似性グラフを再編成し、有効スペクトル次元をDelta S = +0.23増加させ、ラプラスアンスペクトルを形成する。	Santanu Ganguly, Xing Liang, Dimit	qml	2026	2607.00063
収集	知識蒸留による視覚的量子強化学習のための段階的ハイブリッド化 Staged Hybridisation for Visual Quantum Reinforcement Learning via Knowledge Distillation 高次元観測が求められる視覚的量子強化学習において、知識蒸留を段階的ハイブリッド化手法として検討。不安定な最適化と制約付き変分量子回路の課題解決を目指す。	Javier Lazaro, Juan-Ignacio Vazque	qml	2026	2606.30520
収集	現実世界の時系列のための量子生成拡散モデル Quantum Generative Diffusion Model for Real-World Time Series 計算コストの課題に対し、量子機械学習を用いたコンパクトなモデルとして量子生成拡散モデルQDifを提案する。	Jack Waller, Filippo Caruso, Dimit	qml	2026	2606.27561
収集	解釈可能な量子オートエンコーダーを用いた脳MRIにおける圧縮駆動型異常検出 Compression-Driven Anomaly Detection in Brain MRI Using an Interpretable Quantum Autoencoder 角度符号化と変分エンコーダーデコーダーを用い、アノマリースコアで脳MRIの異常を検出する量子オートエンコーダーを研究した。	Santanu Ganguly, Xing Liang, Dimit	qml	2026	2606.27411
収集	量子ニューラルネットワークの中心極限定理およびサンノフ原理に関する研究 On a Central Limit Theorem and Sanov's principle for quantum neural networks 勾配フローで学習される量子ニューラルネットワーク生成の専門家混合モデルのゆらぎを研究し、専門家の数が増大する極限における中心極限定理およびサンノフ原理を示す。	Anderson Melchor Hernandez	qml	2026	2606.21721
収集	NISQ時代におけるサイバー攻撃検出のための変分量子分類器(VQC)の評価 Evaluation of Variational Quantum Classifiers (VQC) for Cyberattack Detection in the NISQ Era NSL-KDDデータの20%サブセットを用い、24パラメータのアンスatzを持つ4量子ビット分類器を開発し、NISQ時代におけるVQCの有効性と構造的限界を調査した。	Angelos Thomos, Theodore Androniko	qml	2026	2606.21715
収集	変分量子分類のための相関awareな量子特徴マップ A Correlation Aware Quantum Feature Map for Variational Quantum Classification 既存の量子特徴マップはデータの相関を考慮しない固定エンコーディングを採用している。本研究は相関を統合するCAQFMを提案し、パターン認識性能を向上させる。	Murat Kurt	qml	2026	2606.21570
収集	結晶材料発見のためのSplit-Head量子生成敵対ネットワーク Split-Head Quantum Generative Adversarial Network for Crystalline Material Discovery 古典モデルの限界を克服するため、近未来ハードウェアに適したSplit-Head量子GANを提案し、結晶材料の生成を実現する。	Huan-Ming Chang, Jen-Yu Chang, Tsu	qml	2026	2606.17852
収集	anyonを用いた量子機械学習の強化 Enhancing Quantum Machine Learning with Anyons ボソンの役割は未踏だった。本研究は、anyonの粒子交換統計を統合する量子カーネル手法を提案する。	Da Zhang, Wen-Qiang Liu, Zhaohui W	qml	2026	2606.16090
収集	QnRL: 量子ネイティブ強化学習 QnRL: Quantum-Native Reinforcement Learning 環境の確率変数を直接モデル化せず、期待値推定で振る舞いを近似する既存手法に対し、本手法は確率的環境下での意思決定を直接学習する。	Alexander DeRieux, Walid Saad	qml	2026	2606.08276
収集	量子機械学習における特徴エンコーディング：調査と実践的ガイドライン Feature Encoding in Quantum Machine Learning: A Survey and Practical Guidelines NISQデバイスにおける量子機械学習の主要なボトルネックである古典データの量子状態へのエンコーディングについて、既存の枠組みではリソースコストやノイズ耐性を同時に評価できない。本研究は実践的な選定ガイドラインを提供する。	Vincenzo Sammartino	qml	2026	2606.05387
収集	ユニバーサル量子トランスフォーマー Universal Quantum Transformer 古典ニューラルネットは厳密な規則の習得に課題がある。本論文は、量子計算を用いて離散的論理規則を近似する手法を提案する。	Sungyong Chung, Alireza Talebpour	qml	2026	2606.00045
収集	量子ニューラルネットワークおよび量子機械学習の研究進展 Research progress on quantum neural networks and quantum machine learning データ分析や最適化など現代社会の複雑な課題に対応するため、量子機械学習の重要性が高まっている。本稿はその研究動向を解説する。	Yifan Sun, Boyuan Sun, Jiameng Tia	qml	2026	2605.30724
収集	量子機械学習による6Gエッジネットワーク：適応型通信とモデル集約の実現 Quantum Machine Learning-based 6G edge Network: Enabling Adaptive Communication and Model Aggregation 6G通信時代におけるV2Xの課題に対し、従来MLの限界を克服する量子機械学習ベースのエッジネットワークを提案する。	Wenjing Xiao, Jiatai Yan, Chenglon	qml	2026	2605.27417
収集	量子連合学習は回路レベルのバックドアに耐えられるか Can Quantum Federated Learning Withstand Circuit-Level Backdoors? 量子連合学習の脆弱性に対応するため、変分回路と測定勾配を悪用する4つの隠れた攻撃を形式化するCULTモデルを提案する。	Aakar Mathur, Mohammed Ruknuddin,	qml	2026	2605.27416
収集	Q-RAIL: 異種ノイズハードウェアにおける量子連合学習のための信頼性意識型フレームワーク Q-RAIL: A Reliability-Aware Framework for Quantum Federated Learning on Heterogeneous Noisy Hardware NISQハードウェアの量子連合学習におけるバックエンドの不均一性を解決するため、回路および較正情報を考慮した集約手法Q-RAILを提案する。	Walid El Maouaki, Muhammad Shafiqu	qml	2026	2605.25783
収集	QCommE2E：エンドツーエンド量子通信システムのオープンソースシミュレーション QCommE2E: An Open-Source Simulation of End-to-End Quantum Communication Systems QCommE2Eは、送受信機、チャネル、指標、可視化ツールを含むエンドツーエンド量子通信システムのオープンソースシミュレーションフレームワークであり、チュートリアルを重視している。	Omar Alnaseri	qml	2026	2605.24723
収集	中性原子論理プロセッサにおける機械学習微分方程式ソルバーのベンチマーク Benchmarking a machine-learning differential equations solver on a neutral-atom logical processor 量子カーネル法による微分方程式求解を中性原子論理プロセッサで実装し、物理・論理演算の性能を比較した。論理レベルでのカーネル推計を検証する。	Pauline Mathiot, Elio Garnaoui, Ax	qml	2026	2605.21276
収集	量子計算による強化学習ベースのプロセス合成の強化 Enhanced Reinforcement Learning-based Process Synthesis via Quantum Computing プロセス合成をマルコフ決定過程として定式化し、拡張性向上を目指す量子強化学習アルゴリズムによる汎用枠組みを提案する。	Austin Braniff, Fengqi You, Yuhe T	qml	2026	2605.21213
収集	Q-SYNTH：不均衡な不正検出のためのハイブリッド量子-古典敵対的データ拡張手法 Q-SYNTH: Hybrid Quantum-Classical Adversarial Augmentation for Imbalanced Fraud Detection Q-SYNTHは、不均衡な不正検出のためのハイブリッド量子-古典敵対的データ拡張手法である。	Adam Innan, Mansour El Alami, Nouh	qml	2026	2605.21164
収集	モンテカルロ木探索による量子古典ニューラルネットワークのデータ符号化戦略の発見 Discovering Data Encoding Strategies for Quantum-Classical Neural Networks Using Monte Carlo Tree Search 量子機械学習においてデータ符号化の選択は重要だが、その理由は不明確だった。本研究ではモンテカルロ木探索を用い、符号化戦略の探索と理解を深める。	Lena Tokuhiro, Amine Bentellis, Je	qml	2026	2605.18540
収集	ハイパースペクトルデータ分類のための大規模量子カーネル Large-Scale Quantum Kernels for Hyperspectral Data Classification 量子カーネル法は機械学習における高次元特徴空間の活用有望な手法である。本稿は、ハイパースペクトルデータ分類における忠実度量子カーネルサポートベクトルマシンの大規模研究を報告する。	A. Delilbasic, A. Miroszewski, A.	qml	2026	2605.17587
収集	幾何学的量子物理学情報ニューラルネットワーク Geometric Quantum Physics Informed Neural Network 古典PINNより低コストで高精度な量子PINNの利点を踏まえ、幾何学的量子物理学情報ニューラルネットワークを導入する。	Wai-Hong Tam, Reza Safari, Hiromic	qml	2026	2605.02352
収集	量子コンピュータ上でのカートポールシステムのリアルタイム制御へ向けて Towards Real-time Control of a CartPole System on a Quantum Computer 量子強化学習の実リアルタイム制御への適用における課題に対し、ハイブリッドエージェントを用いたカートポールベンチマークでの包括的調査を行い、理想化された環境と現実のギャップを埋める。	Nguyen Truong Thu Ngo, Väinö Mehto	qml	2026	2605.01716
収集	量子状態のゴールドラックス・ブラインド圧縮へ向けて Toward the Goldilocks blind compression of quantum states 量子自己符号化器を用いた量子状態のブラインド単一コピー圧縮をk-量子ビットボトルネックで解析し、情報理論的圧縮に必要な最小回路幅を調べる。	Hyunho Cha, Chae-Yeun Park, Jungwo	qml	2026	2605.01258
収集	量子機械学習モデルの効率的な突然変異テスト Efficient Mutation Testing of Quantum Machine Learning Models 量子機械学習モデルの複雑化に伴い、実装が設計仕様に適合するか検証する必要がある。本論文では、そのための効率的な突然変異テスト手法を提案する。	Emma Andrews, Prabhat Mishra	qml	2026	2605.00107
収集	量子学習のための証明可能かつスケーラブルな量子ガウス過程 Provable and scalable quantum Gaussian processes for quantum learning 既存手法の限界を解消し、量子データに適した学習枠組として、ベイズ的量子ガウス過程を提案する。	Jonas Jäger, Paolo Braccia, Pablo	qml	2026	2605.00099
収集	量子オートエンコーダーによる adversarial 摂動に対する量子分類器の防御 Defending Quantum Classifiers against Adversarial Perturbations through Quantum Autoencoders 量子機械学習モデルは悪意ある摂動に対し脆弱である。本研究は量子オートエンコーダーを用い、画像分類における敵対的攻撃から量子分類器を守る手法を提案する。	Emma Andrews, Sahan Sanjaya, Prabh	qml	2026	2604.28176
収集	量子トランスフォーマーは有用か？：表形式ベンチマークにおける系統的水文量子回路アーキテクチャの比較 Do Quantum Transformers Help? A Systematic VQC Architecture Comparison on Tabular Benchmarks 最近のデバイス向け量子機械学習の主流であるVQCにおいて、古典表形式データで最も精度-パラメータトレードオフが良いアーキテクチャを不明確とした。4つのVQCファミリーを系統的に比較した。	Chi-Sheng Chen, En-Jui Kuo	qml	2026	2604.23931
収集	メタ学習による量子エンコーディング回路の自動選択へ向けて Towards Automated Selection of Quantum Encoding Circuits via Meta-Learning 最近の量子カーネル法では、データセットに適切なエンコーディング回路を選ぶために候補の多数の評価が必要となる。本研究では、メタラーニングを用いた自動レコメンデーション手法を提案する。	Dao Duy Tung, Nguyen Quoc Chuong,	qml	2026	2604.19076
収集	表形式データにおける量子カーネルSVMと古典ベースラインのベンチマーク：ハードウェア検証付きの厳密な実証研究 Benchmarking Quantum Kernel Support Vector Machines Against Classical Baselines on Tabular Data: A Rigorous Empirical Study with Hardware Validation 9データセットで量子カーネルSVMを実証評価した。強力な古典手法との厳密なベンチマークを実施し、ハードウェア検証を行った。	Siavash Kakavand, Christoph Strohm	qml	2026	2604.18837
収集	量子カーネル法における推論の最適アルゴリズミック複雑性 Optimal algorithmic complexity of inference in quantum kernel methods 教師あり学習における量子優位性の主要候補である量子カーネル法について、$N$個のカーネル値の加重和の推論コストを解析した。	Elies Gil-Fuster, Seongwook Shin,	qml	2026	2604.15214
収集	アナログ量子コンピュータ上のノイズ増強量子カーネル Noise-enhanced quantum kernels on analog quantum computers 量子カーネル法は量子優位性の実証に有望であり、本稿ではゲートベースではなくアナログ量子計算の考えに基づきアナログ量子カーネルを構築する。	Hsiang-Wei Huang, Shen-Liang Yang,	qml	2026	2604.12476
収集	SPATE: 量子機械学習のためのスパイク位相適応時間符号化 SPATE: Spiking-Phase Adaptive Temporal Encoding for Quantum Machine Learning 時間情報の処理に限界がある従来の量子機械学習の符号化に対し、時間構造を取り入れたスパイクベースの符号化手法を提案。	Nouhaila Innan, Rachmad Vidya Wica	qml	2026	2604.11022
収集	非変分教師あり量子カーネル法：レビュー Non-variational supervised quantum kernel methods: a review 量子カーネル法（QKM）は教師あり量子機械学習の主要な枠組みである。勾配法に依存する変分手法と異なり、QKMは固定量子特徴写像を用い、モデル選択を古典的に実行する。	John Tanner, Chon-Fai Kam, Jingbo	qml	2026	2604.07896
収集	ハードウェア認識型量子サポートベクターマシン Hardware-Aware Quantum Support Vector Machines IBM量子プロセッサ向けに、デバイス固有のゲートや接続性、ノイズを考慮した量子特徴マップ設計手法を提示する。	Adil Mubashir Chaudhry, Ali Raza H	qml	2026	2604.07856
収集	Q-DIVER: EEGデータを用いた量子転移学習と微分可能量子アーキテクチャ検索の統合 Q-DIVER: Integrated Quantum Transfer Learning and Differentiable Quantum Architecture Search with EEG Data 量子アーキテクチャ検索を採用し、大規模事前学習済みのEEGエンコーダーと微分可能量子分類器を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。	Junghoon Justin Park, Yeonghyeon P	qml	2026	2603.28122
収集	IoTネットワークにおける異常検出のための量子連合自動符号化器のモデル化 Modeling Quantum Federated Autoencoder for Anomaly Detection in IoT Networks 量子連合学習を活用し、高次元特徴表現と分散型モデル学習を実現する量子連合自動符号化器を提案し、IoTネットワークでの効率的・安全な異常検出を実現する。	Devashish Chaudhary, Sutharshan Ra	qml	2026	2603.22366
収集	量子トランスフォーマーアーキテクチャを応用したハイブリッド量子ニューラルネットワークにおけるモデル選択 Model selection in hybrid quantum neural networks with applications to quantum transformer architectures エンコーディングや量子回路設計などの選択肢が多く、リソース消費の大きなトレーニングが必要だった量子機械学習に対し、量子バイアス・表現性ツールボックス（QBET）を開発しモデル選択を支援する。	Harsh Wadhwa, Rahul Bhowmick, Naip	qml	2026	2603.21749
収集	根拠に基づく量子垂直連帯学習 Evidential Quantum Vertical Federated Learning プライバシー保護型協調学習のパラダイムである量子連帯学習において、垂直連帯学習（VFL）を提案する。既存研究は水平VFLに偏重し、アライメントされたサンプルの相補的特徴を扱う垂直VFLが軽視されていた。	Hao Luo, Zhiyuan Zhai, Qianli Zhou	qml	2026	2603.21102
収集	測定誘起量子ニューラルネットワーク Measurement-Induced Quantum Neural Network 中間測定の結果が次層のエンタングルゲートを決定する適応型監視回路アーキテクチャを提案し、パラメータ化された変分ゲートによって相関を生成する。	Paul Argyle, Djamil Lakhdar-Hamina	qml	2026	2603.19200
収集	量子組み合わせ最適化の変分的およびアニーリングベースのアプローチ Variational and Annealing-Based Approaches to Quantum Combinatorial Optimization 理論的発展と産業的関連性を橋渡しすることを目的に、量子アニーリングやQAOAなど組み合わせ最適化の量子アプローチをレビューする。	Hala Hawashin, Deep Nath, Marco Al	qml	2026	2603.19117
収集	ニューラルノイズ符号化と強度補正による終端間QGANベースの画像合成 End-to-End QGAN-Based Image Synthesis via Neural Noise Encoding and Intensity Calibration 既存のQGANは完全画像生成を避けるが、本手法はニューラルノイズと強度補正により量子生成器のみで完全な画像を合成する。	Xue Yang, Rigui Zhou, Shizheng Jia	qml	2026	2603.18554
収集	光子量子機械学習におけるノイズモデルの影響と緩和策 Noise Models Impacts and Mitigation Strategies in Photonic Quantum Machine Learning 光子量子機械学習は、光子技術と機械学習を組み合わせた省エネでスケーラブルな手法である。本稿はそのノイズ影響と緩和策を考察する。	A. M. A. S. D. Alagiyawanna, Asoka	qml	2026	2603.09645
収集	画像再構成/生成タスクにおける確定的および確率的オートエンコーダーへの量子暗黙ニューラル表現の実装 Implementation of Quantum Implicit Neural Representation in Deterministic and Probabilistic Autoencoders for Image Reconstruction/Generation Tasks 画像再構成・生成用の量子暗黙ニューラル表現(QINR)付きAEおよびVAEを提案する。QINRが潜在空間から高周波・周期的な特徴へ変換できることを示す。	Saadet Müzehher Eren	qml	2026	2603.06755
収集	AML-QKD: QKDにおけるリアルタイムパラメータ調整のための適応型機械学習フレームワーク AML-QKD: Adaptive Machine Learning Framework for Real-time Parameter Tuning in QKD 動的なチャネルノイズや複雑なパラメータ最適化に対し、BB84やE91などプロトコル非依存の機械学習フレームワークAML-QKDを提案し、SKRの最大化とQBERの最小化を実現する。	Noureldin Mohamed, Jawaher Kaldari	qml	2026	2603.04192
収集	プライバシー重視の医療における実用的量子連合学習：通信効率とノイズ耐性 Practical Quantum Federated Learning for Privacy-Sensitive Healthcare: Communication Efficiency and Noise Resilience プライバシー規制に対応するため、勾配推定攻撃に耐性のある量子連合学習手法を提案する。通信効率とノイズ耐性を両立する。	Suzukaze Kamei, Hideaki Kawaguchi,	qml	2026	2603.03853
収集	適応補間量子変換による概略振幅符号化 Approximate Amplitude Encoding with the Adaptive Interpolating Quantum Transform 既存のフーリエ基底による符号化は固定ベースのため柔軟性に欠ける。本手法は適応的に基底を選択し、符号化コストを削減する。	Gekko Budiutama, Shunsuke Daimon,	qml	2026	2603.03803
収集	量子アニーリング向けCNN分類器のレイヤー別QUBOベース学習 Layer-wise QUBO-Based Training of CNN Classifiers for Quantum Annealing 量子アニーリングを用い、CNN分類器の学習に反復QUBOフレームワークを提案する。これにより、 barren plateausやカーネル法のデータサイズ依存の問題を回避する。	Mostafa Atallah, Rebekah Herrman	qml	2026	2603.02958
収集	量子機械学習と堅牢性の基礎 Fundamentals of Quantum Machine Learning and Robustness 量子計算と古典機械学習の交差点であるQMLの基礎を解説し、双方の研究者間での概念的基盤を確立する。	Lirandë Pira, Patrick Rebentrost	qml	2026	2602.20499

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