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／151〜200件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	複合系に対する量子機械学習 Quantum Machine Learning for Complex Systems データ集約的科学分野での応用へ向けた量子機械学習の進展を体系的に概説し、基礎原理と実世界応用の架け橋となる最近の知見をレビューする。	Vinit Singh, Amandeep Singh Bhatia	qml	2026	2602.20352
収集	量子カーネル手法のためのスペクトル位相符号化 Spectral Phase Encoding for Quantum Kernel Methods 量子カーネル手法のデータノイズ耐性を分析し、離散フーリエ変換とハイブリッド構成によるSPEを提案する。	Pablo Herrero Gómez, Antonio Jimen	qml	2026	2602.19644
収集	多源分類のための自動量子機械学習 Auto Quantum Machine Learning for Multisource Classification 耐故障型量子コンピュータの登場に伴い、リモートセンシングなどデータ集約的科学分野への量子計算手法の適用に注目が集まっている。	Tomasz Rybotycki, Sebastian Dziura	qml	2026	2602.18642
収集	エンタングルメント支援ハミルトニアン動態学習 Entanglement-assisted Hamiltonian dynamics learning 複雑な多体ハミルトニアンを簡易モデルで近似する際、量子生成敵対ネットワーク(QGAN)が Trotter 近似より優れるが、その性能は制限される場合がある。	Ayaka Usui, Guillermo Abad-López,	qml	2026	2602.15931
収集	量子支援認証への応用を含むチャレンジレスポンス量子強化学習 Challenge-Response Quantum Reinforcement Learning with Application to Quantum-Assisted Authentication 量子強化学習(QRL)は強化学習に量子情報処理を組み合わせた有望な分野である。既存の多くは量子エージェントを古典環境に適用するが、本論文は環境	Jawaher Kaldari, Saif Al-Kuwari	qml	2026	2602.12464
収集	MerLin：光子・ハイブリッド量子機械学習のための発見エンジン MerLin: A Discovery Engine for Photonic and Hybrid Quantum Machine Learning MerLinは、光子・ハイブリッド量子機械学習における実用的利点を体系的に探索するオープンソースの発見エンジンです。	Cassandre Notton, Benjamin Stott,	qml	2026	2602.11092
収集	SAQNN：普遍近似器としてのスペクトル適応量子ニューラルネットワーク SAQNN: Spectral Adaptive Quantum Neural Network as a Universal Approximator 量子ニューラルネットワーク(QNN)の表現力に関する理論的基盤の不備を解決し、普遍的な近似性を保証するSAQNNを提案する。	Jialiang Tang, Jialin Zhang, Xiaom	qml	2026	2602.09718
収集	量子アテンション：古典・多体系量子データからの配列予測における重なり干渉による手法 Quantum Attention by Overlap Interference: Predicting Sequences from Classical and Many-Body Quantum Data 変分量子方式で自己アテンションを実現し、過去のデータに基づく重なり干渉で非線形性を付与し、未来要素を予測する。	Alessio Pecilli, Matteo Rosati	qml	2026	2602.06699
収集	量子ジェネレータカーネル Quantum Generator Kernels 量子カーネル法は理論的利点を持つが、NISQ制約により実用には圧縮戦略が必要である。	Philipp Altmann, Maximilian Mansky	qml	2026	2602.00361
収集	クロスカーネルマージン：量子カーネル手法の堅牢性指標 The Cross-Kernel Margin: A Robustness Measure for Quantum Kernel Methods ノイズに弱いNISQ時代において、量子カーネルSVMの予測性能を低下させる課題に対処するため、新しいマージンベースの堅牢性指標「クロスカーネルマージン」を提案する。	Saarisha Govender, Ilya Sinayskiy	qml	2026	2601.23084
収集	ノイズあり中規模量子（NISQ）デバイス上のレーダー微小ドップラー分類における量子カーネル手法の実用的評価 Practical Evaluation of Quantum Kernel Methods for Radar Micro-Doppler Classification on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) Hardware 量子サポートベクターマシンを用い、主成分分析で次元圧縮したレーダー微視ドップラー特徴を量子カーネルに埋め込み、航空機分類の実用性を評価した。	Vikas Agnihotri, Jasleen Kaur, Sar	qml	2026	2601.22194
収集	量子技術のための強化学習 Reinforcement Learning for Quantum Technology 量子デバイスの相互作用に基づく適応的意思決定による強化学習は、量子技術の課題解決に有効である。	Marin Bukov, Florian Marquardt	qml	2026	2601.18953
収集	動的ポートフォリオ最適化のためのバリエーショナル量子回路ベース強化学習 Variational Quantum Circuit-Based Reinforcement Learning for Dynamic Portfolio Optimization 量子強化学習による動的ポートフォリオ最適化手法を提案。古典的DDPGとDQNの量子版を実装し、実データで評価した。	Vincent Gurgul, Ying Chen, Stefan	qml	2026	2601.18811
収集	量子機械学習のための効率的な状態準備 Efficient State Preparation for Quantum Machine Learning 量子機械学習における古典データ符号化のため、行列積状態表現を用いて所望の状態をエンコードする回路構成法を示す。	Chris Nakhl, Maxwell West, Muhamma	qml	2026	2601.09363
収集	古典的から強化学習、そして量子制御への応用：初心者のためのチュートリアル From Classical to Quantum Reinforcement Learning and Its Applications in Quantum Control: A Beginner's Tutorial 強化学習の理論と実践的コーディングの橋渡しを目指す入門チュートリアル。具体例を用い、学生の習得を支援する。	Abhijit Sen, Sonali Panda, Mahima	qml	2026	2601.08662
収集	量子フェデレーテッド・ラーニングにおける異種性への対応： sporadic とパーソナライズドの統合アプローチ Tackling Heterogeneity in Quantum Federated Learning: An Integrated Sporadic-Personalized Approach 量子フェデレーテッド・ラーニングにおける既存枠組みの課題に対処するため、sporadicとパーソナライズド手法を統合したアプローチを提案する。	Ratun Rahman, Shaba Shaon, Dinh C.	qml	2026	2601.07882
収集	ハイブリッド潜在スタイルベース量子GANと比較した古典GANの指数関数的容量スケーリング Exponential capacity scaling of classical GANs compared to hybrid latent style-based quantum GANs 本研究は、古典GANとハイブリッド潜在スタイルベース量子GANの生成容量を比較する。量子生成モデリングにおける実用的利点の可能性を探る。	Milan Liepelt, Julien Baglio	qml	2026	2601.05036
収集	量子ニューラルネットワークを用いた非線形偏微分方程式の解決：ブラトゥ方程式への変分的手法 Solving nonlinear PDEs with Quantum Neural Networks: A variational approach to the Bratu Equation 非線形一次元ブラトゥ方程式を解くための変分量子アルゴリズムを提示する。パラメータ付き量子ニューラルネットワークで解をエンコードし、最適化問題として求解する。	Nikolaos Cheimarios	qml	2026	2601.04372
収集	COPDにおける骨格筋予後予測のための幾何学・量子カーネル手法 Geometric and Quantum Kernel Methods for Predicting Skeletal Muscle Outcomes in chronic obstructive pulmonary disease COPD患者の骨格筋機能低下予測において、量子機械学習の価値を古典的最強手法とベンチマーク比較する。	Azadeh Alavi, Hamidreza Khalili, S	qml	2026	2601.00921
収集	qGANとQAOAを統合した2段階確率計画法用の量子回路フレームワーク Quantum-Circuit Framework for Two-Stage Stochastic Programming via QAOA Integrated with a Quantum Generative Neural Network シナリオ列挙による評価の非効率性を解消し、量子生成敵対ネットワークで分布を符号化しQAOAで最適化する統合ワークフローを提案。	Taihei Kuroiwa, Daiki Yamazaki, Ke	qml	2025	2512.22434
収集	量子カーネル法における下限の証明と最小精度の効率的な推定 Certified Lower Bounds and Efficient Estimation of Minimum Accuracy in Quantum Kernel Methods 量子特徴マップの最小精度ヒューリスティックを任意の二値データに一般化し、理論的裏付けを提供した。	Demerson N. Gonçalves, Tharso D. F	qml	2025	2512.20588
収集	エンタングルメント設計のための非線形量子ニューラルネットワークフレームワーク A nonlinear quantum neural network framework for entanglement engineering ノイズのある量子デバイスでのマルチパートiteエンタングルメント生成課題に対し、線形スケールで活性化関数を導入する低深度量子ニューラルネットワークを提案する。	Adriano Macarone-Palmieri, Alberto	qml	2025	2512.13971
収集	FiD-QAE: 不正検出向けの忠実度駆動型量子自動エンコーダ FiD-QAE: A Fidelity-Driven Quantum Autoencoder for Credit Card Fraud Detection クレジットカード不正検出への忠実度駆動型量子自動エンコーダFiD-QAEを提案し、量子機械学習手法の有効性を示す。	Mansour El Alami, Adam Innan, Nouh	qml	2025	2512.12689
収集	量子カーネル法を用いたSAR画像による海洋物体分類 Maritime object classification with SAR imagery using quantum kernel methods 違法漁業対策としてSAR画像の小型海洋物体分類を量子カーネル法で解決。10〜250億ドルの経済損失抑制を目指す。	John Tanner, Nicholas Davies, Pasc	qml	2025	2512.11367
収集	生成敵対的変分量子コルモゴロフ・アルノルドネットワーク Generative Adversarial Variational Quantum Kolmogorov-Arnold Network パラメータ数が少なく高精度な予測が可能コルモゴロフ・アルノルドネットワークを量子計算に適用し、生成敵対的学習を提案する。	Hikaru Wakaura	qml	2025	2512.11014
収集	ノイズのある量子学習理論 Noisy Quantum Learning Theory ノイズのある量子実験からの学習枠組みを提唱。故障許容デバイスがノイズ結合を通じて未特徴システムにアクセスするNBQPクラスを導入。	Jordan Cotler, Weiyuan Gong, Ishaa	qml	2025	2512.10929
収集	制約付きグラフ生成のためのトポロジー誘導型量子GAN Topology-Guided Quantum GANs for Constrained Graph Generation 既存の量子計算研究はドメイン特化のアンスatzトポロジーを十分に探求していない。本稿は、量子回路設計におけるこの欠如を指摘し、問題解決への応用を論じる。	Tobias Rohe, Markus Baumann, Micha	qml	2025	2512.10582
収集	プログラム可能な開量子系 Programmable Open Quantum Systems 固定プロセッサとプログラム状態により一連の量子変換を実現するプログラミング可能性は、量子計算と制御において重要である。開量子系はエラー源から計算資源へ認識が転換している。	Mingrui Jing, Mengbo Guo, Lin Zhu	qml	2025	2512.08279
収集	PERM EQ x GRAPH EQ: 量子分子学習のための等変ニューラルネットワーク PERM EQ x GRAPH EQ: Equivariant Neural Networks for Quantum Molecular Learning LiHとNH3の分子データセットを用い、幾何学的量子機械学習モデルの性能を比較。古典的等変モデルを基準に、精度と一般化能力を検証した。	Saumya Biswas, Jiten Oswal	qml	2025	2512.05475
収集	量子ポリシー勾配パイプラインにおける時間的表現力と訓練可能性の評価のための相互情報量に基づく指標 A Mutual Information-based Metric for Temporal Expressivity and Trainability Estimation in Quantum Policy Gradient Pipelines 量子エンタングルメントを利用した強化学習の発展に伴い、量子ポリシー勾配法の訓練可能性を評価する新しい指標を提案した。	Jaehun Jeong, Donghwa Ji, Kabgyun	qml	2025	2512.05157
収集	量子機械学習――講義ノート Quantum machine learning -- lecture notes コンピュータ科学者を対象とした量子機械学習の講義ノート。	Bojan Žunkovič	qml	2025	2512.05151
収集	ハードウェア対応微分可能量子アーキテクチャ検索のための量子ベースのセルフアテンション機構 Quantum-Based Self-Attention Mechanism for Hardware-Aware Differentiable Quantum Architecture Search ノイズ環境下での量子ゲート相互作用を捉えきれない古典モデルに依存する従来のDARTSの限界に対し、量子ベースのセルフアテンションを提案する。	Yuxiang Liu, Sixuan Li, Fanxu Meng	qml	2025	2512.02476
収集	ノイズのある量子強化学習方策の形式検証 Formal Verification of Noisy Quantum Reinforcement Learning Policies 量子効果を用いた強化学習は古典的手法より優れるが、測定ノイズやエラーにより安全性が損なわれる可能性がある。本稿は、これらのノイズ下での方策の形式的検証を行う。	Dennis Gross	qml	2025	2512.01502
収集	ネットワーク侵入検出のためのウェーブレット変換量子サポートベクターマシン Modeling Wavelet Transformed Quantum Support Vector for Network Intrusion Detection 量子ハールウェーブレットパケット変換を統合した量子サポートベクターマシンによるハイブリッドフレームワークを提示し、IoT環境での異常検出を強化する。	Swati Kumari, Shiva Raj Pokhrel, S	qml	2025	2512.01365
収集	異種量子連合学習へ：課題と解決策 Towards Heterogeneous Quantum Federated Learning: Challenges and Solutions 量子連合学習(QFL)は分散学習とプライバシー保護を実現するが、既存枠組みは同質環境に焦点を当てている。本研究は異種QFLの課題と解決策を検討する。	Ratun Rahman, Dinh C. Nguyen, Chri	qml	2025	2511.22148
収集	多光子量子機械学習におけるスケーラブルな優位性 A scalable advantage in multi-photon quantum machine learning 光子を用いた量子機械学習において、室温での高い堅牢性と長いコヒーレンス時間を利用し、スケーラブルな計算優位性を示す。	Yong Wang, Zhenghao Yin, Tobias Ha	qml	2025	2511.21951
収集	IoT異常検出のための学習可能カーネル量子オートエンコーダのモデル化 Modeling Quantum Autoencoder Trainable Kernel for IoT Anomaly Detection IoTトラフィックの多次元化に対処し、量子オートエンコーダでネットワークトラフィックを圧縮するフレームワークを提案。	Swathi Chandrasekhar, Shiva Raj Po	qml	2025	2511.21932
収集	量子オートエンコーダのためのニューラルアーキテクチャ検索 Neural Architecture Search for Quantum Autoencoders 量子並列性による計算能力向上を目指し、量子オートエンコーダのアーキテクチャをニューラルアーキテクチャ検索で最適化する手法を提案する。	Hibah Agha, Samuel Yen-Chi Chen, H	qml	2025	2511.19246
収集	ビジョン学習のための量子マスクドオートエンコーダー Quantum Masked Autoencoders for Vision Learning 古典的マスクドオートエンコーダーの概念を量子計算に拡張し、欠損データを含む入力から特徴を学習する量子マスクドオートエンコーダーの設計と実装を提案する。	Emma Andrews, Prabhat Mishra	qml	2025	2511.17372
収集	量子強化学習の解明：主要要素の体系的評価 Dissecting Quantum Reinforcement Learning: A Systematic Evaluation of Key Components PBCベースの量子強化学習の実用性は学習不安定性や barren plateaus により不確実である。本研究は、その主要要素を体系的に評価する。	Javier Lazaro, Juan-Ignacio Vazque	qml	2025	2511.17112
収集	量子機械学習入門 A Primer on Quantum Machine Learning 量子機械学習は、量子資源を活用して最適化や教師あり学習などの問題解決を目指す計算パラダイムである。	Su Yeon Chang, M. Cerezo	qml	2025	2511.15969
収集	量子ニューラルネットワークのための忠実度保持量子符号化 Fidelity-Preserving Quantum Encoding for Quantum Neural Networks 古典画像データを量子状態に効率的に符号化し、NISQデバイスの制約下で空間・意味情報を保持する手法を提案する。	Yuhu Lu, Jinjing Shi	qml	2025	2511.15363
収集	PT対称非ヘ르ミート空洞磁気力学における光スピンホール効果 Photonic spin Hall effect in $\mathcal{PT}$-symmetric non-Hermitian cavity magnomechanics 非ヘルミート空洞磁気力学は、豊富な物理現象を示す。光スピンホール効果の研究対象となる。	Shah Fahad, Muzamil Shah, Gao Xian	qml	2025	2511.12173
収集	AIのための確率的量子ニューラルネットワークモデル A Stochastic Quantum Neural Network Model for Ai ニューロン間の相関を考慮した確率的量子ニューラルネットワークモデルを提案する。	Gautier-Edouard Filardo, Thibaut H	qml	2025	2511.11609
収集	非自明な分類のための汎用的変分量子カーネルフレームワーク A Versatile Variational Quantum Kernel Framework for Non-Trivial Classification 高次元実データへの量子カーネル法の実効性検証を目的とし、低次元データ限定の研究課題を解決するアルゴリズムを開発した。	Jiang Yuhan, Matthew Otten	qml	2025	2511.10831
収集	深さ1の等変量子回路の本質の解明 Understanding the Nature of Depth-1 Equivariant Quantum Circuit EQCは深さ1、パラメータ2つで20ノード以下のTSPを近最適解く。大規模化は量子回路シミュレーションの指数関数的な資源が必要で課題が残る。	Jonathan Teo, Lee Xin Wei, Hoong C	qml	2025	2511.10756
収集	言語生成のためのハイブリッド量子トランスフォーマー Hybrid Quantum Transformer for Language Generation 既存の量子・ハイブリッドモデルは単純なタスクに留まり、大規模な自然言語生成への応用は成功していません。本研究では、初のハイブリッド量子-古典大規模言語モデルを提案します。	Desheng Kong, Xiangshuo Cui, Jiayi	qml	2025	2511.10653
収集	異常検出のためのパーソナライズド量子連合学習へ向けて Towards Personalized Quantum Federated Learning for Anomaly Detection 動画監視や医療診断など文脈依存性の高い異常検出において、量子連合学習（QFL）は複数の量子クライアント間でモデル学習を分散させることで、ラベルデータ不足という課題を克服する。	Ratun Rahman, Sina Shaham, Dinh C.	qml	2025	2511.07471
収集	データ次元削減手法が量子機械学習モデルの効率性に与える影響 Influence of Data Dimensionality Reduction Methods on the Effectiveness of Quantum Machine Learning Models NISQデバイスの制約と古典シミュレーションの課題に対処するため、量子機械学習でデータ次元削減が用いられる。本論文は、この手法がモデルの効率性に与える影響を評価する。	Aakash Ravindra Shinde, Jukka K. N	qml	2025	2511.03320
収集	量子隠れ部分群データベース圧縮の光学的実装 Photonic implementation of quantum hidden subgroup database compression 光量子プロセッサを用い、隠れ部分群対称性を利用した量子データ圧縮を実証した。古典アルゴリズムでは検出が困難な周期性を持つデータベースを効率的に圧縮可能であることを示した。	Qianyi Wang, Feiyang Liu, Teng Hu	qml	2025	2511.02527

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