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／251〜300件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	次世代量子ニューラルネットワーク：効率、セキュリティ、プライバシーの向上 Next-Generation Quantum Neural Networks: Enhancing Efficiency, Security, and Privacy ノイズ中間規模量子（NISQ）時代における信頼性のある量子ニューラルネットワーク（QNN）開発の課題に対応する統合フレームワークを提案する。	Nouhaila Innan, Muhammad Kashif, A	qml	2025	2507.20537
収集	適応非局所観測量による量子強化学習 Quantum Reinforcement Learning by Adaptive Non-local Observables 局所測定に制限される変分量子回路に対し、回路パラメータと多量子ビット測定を同時最適化する適応非局所観測量を提案する。	Hsin-Yi Lin, Samuel Yen-Chi Chen,	qml	2025	2507.19629
収集	PennyCoder: PennyLaneベースの量子コード生成のための効率的なドメイン特化LLM PennyCoder: Efficient Domain-Specific LLMs for PennyLane-Based Quantum Code Generation プライバシーやレイテンシの問題に対処するため、軽量なPennyCoderフレームワークを提案。リモートAPI依存を解消し、コスト効率の良い量子プログラミングを実現。	Abdul Basit, Minghao Shao, Muhamma	qml	2025	2507.19562
収集	量子機械学習プレイグラウンド Quantum Machine Learning Playground 古典的ツールに着想を得た対話型可視化ツールを紹介し、量子機械学習のアルゴリズムを直感的に理解することを目的としている。	Pascal Debus, Sebastian Issel, Kil	qml	2025	2507.17931
収集	フィッシャー情報に基づく最適化による量子連合学習の強化 Enhancing Quantum Federated Learning with Fisher Information-Based Optimization 量子連合学習において、フィッシャー情報に基づく最適化を用い、通信コストやプライバシー課題を解消し、モデル訓練効率を向上させる手法を提案する。	Amandeep Singh Bhatia, Sabre Kais	qml	2025	2507.17580
収集	新しいゲームにおける古いルール：不確定性定量化から量子機械学習へのマッピング Old Rules in a New Game: Mapping Uncertainty Quantification to Quantum Machine Learning 量子機械学習は計算力と潜在空間の複雑さの向上をもたらす。これは、深層学習におけるモデル透明性の低下や過学習といった課題に対応する。	Maximilian Wendlinger, Kilian Tsch	qml	2025	2507.14919
収集	量子環境における量子ノイズ対策のための散発的フェデレイテッドラーニング手法 Sporadic Federated Learning Approach in Quantum Environment to Tackle Quantum Noise 量子フェデレイテッドラーニング(QFL)は分散学習とプライバシー保護を実現するが、デバイスごとの異種ノイズが課題である。	Ratun Rahman, Atit Pokharel, Dinh	qml	2025	2507.12492
収集	QAS-QTNs: キューリキュラム強化学習駆動の量子テンソルネットワーク向け量子アーキテクチャ検索 QAS-QTNs: Curriculum Reinforcement Learning-Driven Quantum Architecture Search for Quantum Tensor Networks 量子アーキテクチャ検索の新たなフレームワークを提示。量子ニューラルネットワークとキリキュラム学習を用い、複雑な量子回路設計を自動化する。	Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sa	qml	2025	2507.12013
収集	エンタングルメント脅威：量子機械学習セキュリティのための統合キルチェーンモデル Entangled Threats: A Unified Kill Chain Model for Quantum Machine Learning Security 量子機械学習（QML）は古典MLの脆弱性と量子特有の攻撃面を併せ持つ。本研究は、敵対的ポイズニングや回路レベルのバックドアなど、個々の攻撃ベクトルを統合するキルチェーンモデルを提示する。	Pascal Debus, Maximilian Wendlinge	qml	2025	2507.08623
収集	量子ニューラルネットワークに対する攻撃手法：量子プロパティトロイアン（QuPTs） Quantum Properties Trojans (QuPTs) for Attacking Quantum Neural Networks QNNセキュリティの探求のため、量子特性を利用した新型トロイアン攻撃QuPTsを提案し、二値分類器への攻撃を検証した。	Sounak Bhowmik, Travis S. Humble,	qml	2025	2507.08202
収集	量子機械学習とウェアラブルセンサーを用いた高齢者の感情認識 Emotion Recognition in Older Adults with Quantum Machine Learning and Wearable Sensors 従来手法に代わるプライバシー保護のため、生体信号のみで感情状態を推測する可能性を検証。古典MLと量子カーネルを用いるハイブリッドQMLの性能を比較した。	Md. Saif Hassan Onim, Travis S. Hu	qml	2025	2507.08175
収集	CleanQRL: 量子強化学習アルゴリズムの軽量な単一ファイル実装 CleanQRL: Lightweight Single-file Implementations of Quantum Reinforcement Learning Algorithms 量子強化学習（QRL）の標準化されたアルゴリズム収集は未確立であり、研究者は複数の古典RLソフトウェアスタックに依存している。	Georg Kruse, Rodrigo Coelho, Andre	qml	2025	2507.07593
収集	少量サンプルにおけるシングルキュービット量子分類器の実験的調査 Experimental investigation of single qubit quantum classifier with small number of samples シリコンフォトニクス集積回路上で光子制限条件下のシングルキュービット量子分類器を評価。層別SMOによるデータリアップローディング法で分類性能を検証した。	Shunsuke Abe, Shota Tateishi, Roga	qml	2025	2507.04764
収集	画像分類のための結合最適化による選択的特徴再エンコード量子畳み込みニューラルネットワーク Selective Feature Re-Encoded Quantum Convolutional Neural Network with Joint Optimization for Image Classification 本研究は、NISQデバイス向けに、選択的特徴再エンコーディングと結合最適化を用いたQCNNを提案し、画像分類性能向上を示す。	Shaswata Mahernob Sarkar, Sheikh I	qml	2025	2507.02086
収集	動的環境における量子強化学習 Quantum reinforcement learning in dynamic environments 振幅増幅と古典的強化学習を組み合わせ、特定の問題で標本計算量で二次の高速化を実現する「ハイブリッドエージェント」について述べる。	Oliver Sefrin, Manuel Radons, Lars	qml	2025	2507.01691
収集	量子ニューラルネットワーク駆動型反復HHLアルゴリズムによる少数クラスター共鳴の研究 Studying few cluster resonances with quantum neural network driven iterative Harrow-Hassidim-Lloyd algorithm 量子ニューラルネットワークと反復HHLアルゴリズムを組み合わせ、超核のクラスターモデルにおける多体問題を解く手法を提示した。	Hantao Zhang, Dong Bai, Zhongzhou	qml	2025	2507.00074
収集	量子インスパイアード拡張による分類性能の向上 Boosting Classification with Quantum-Inspired Augmentations 量子デジタルデバイスで一般的な量子ゲート擾乱の影響を解明する。これらの擾乱は性能低下要因とみられがちだが、機械学習において性能向上に寄与しうる。	Matthias Tschöpe, Vitor Fortes Rey	qml	2025	2506.22241
収集	グラフニューラルネットワークに基づくハードウェア対応量子カーネル設計 Hardware-Aware Quantum Kernel Design Based on Graph Neural Networks NISQデバイスの制限に対処し、表現力と互換性を兼ね備えた量子カーネルを設計する手法を提案する。	Fanxu Meng, Yuxiang Liu, Lu Wang e	qml	2025	2506.21161
収集	台湾株式市場におけるセクターローテーション用の量子強化学習取引エージェント Quantum Reinforcement Learning Trading Agent for Sector Rotation in the Taiwan Stock Market 台湾株式市場のセクターローテーション向けに、古典PPOと量子モデル（QNN等）を統合したハイブリッド強化学習枠組を提案した。	Chi-Sheng Chen, Xinyu Zhang, Ya-Ch	qml	2025	2506.20930
収集	量子機械学習のための量子ビット効率的なハイブリッド量子エンコーディング機構 A Qubit-Efficient Hybrid Quantum Encoding Mechanism for Quantum Machine Learning 高次元データセットをノイズのある低量子ビットシステムへの埋め込みは実用的な量子機械学習の障壁となっている。提案手法は量子オートエンコーダーの課題を解決する。	Hevish Cowlessur, Tansu Alpcan, Ch	qml	2025	2506.19275
収集	量子生成敵対ネットワークの調査：アーキテクチャ、ユースケース、実世界での実装 A Survey of Quantum Generative Adversarial Networks: Architectures, Use Cases, and Real-World Implementations 量子機械学習の有望な方向であるQGANを、理論的進展から実装まで包括的に総説。生成モデルの効率性と表現力を解説する。	Mujahidul Islam, Serkan Turkeli, F	qml	2025	2506.18002
収集	フィードバック駆動型再帰型量子ニューラルネットワークの普遍性 Feedback-driven recurrent quantum neural network universality ノイズ耐性のあるNISQデバイス向け機械学習に適した、フィードバック型量子リザーバーコンピューティングの普遍性を示す。	Lukas Gonon, Rodrigo Martínez-Peña	qml	2025	2506.16332
収集	安全な自律走行車ナビゲーションのための量子人工知能：アーキテクチャ提案 Quantum Artificial Intelligence for Secure Autonomous Vehicle Navigation: An Architectural Proposal 自律走行車のナビゲーションは大量データの処理と安全な判断が不可欠である。本研究は、量子計算とAIを統合した新アーキテクチャを提案する。	Hemanth Kannamarlapudi, Sowmya Chi	qml	2025	2506.16000
収集	エッジケースを通じた量子ニューラルネットワーク性能の分析 Analysis of quantum neural network performance via edge cases グラフ分類タスクにおいて、グラフ対称性との整合性が異なる量子回路の性能を評価した。	Maximilian Balthasar Mansky, Tobia	qml	2025	2506.12427
収集	量子構造上のワッサーシュタイン距離：概観 Wasserstein Distances on Quantum Structures: an Overview 確率測度の最適輸送理論は多分野で応用されている。近年、そのツールが量子状態へ一般化され、大きな可能性を示している。	Emily Beatty	qml	2025	2506.09794
収集	量子機械学習を用いたデヴァナーガリー数字認識 Devanagari Digit Recognition using Quantum Machine Learning 複雑な構造とデータ不足の課題に対し、初のハイブリッド量子古典モデルを提案し、デヴァナーガリー手書き数字認識を実現する。	Sahaj Raj Malla	qml	2025	2506.09069
収集	量子機械学習における堅牢性と汎化の関係性 The interplay of robustness and generalization in quantum machine learning 量子機械学習において、敵対的堅牢性と汎化の関係を未踏変数量子モデルで解明し、両者の相互作用を考察する。	Julian Berberich, Tobias Fellner,	qml	2025	2506.08455
収集	同種量子分類器の重み付き量子アンサンブル A weighted quantum ensemble of homogeneous quantum classifiers 機械学習のアンサンブル手法は予測精度向上を狙う。本論文は、同一モデルを用い異なるデータ部分集合で多様性を確保する同種量子分類器の重み付き量子アンサンブルを提案する。	Emiliano Tolotti, Enrico Blanzieri	qml	2025	2506.07810
収集	TQml Simulator: 量子機械学習の最適化シミュレーション TQml Simulator: optimized simulation of quantum machine learning 量子機械学習で用いられるハードウェア効率型回路の高速数値シミュレーション手法を評価し、その最適化手法を実証する。	Viacheslav Kuzmin, Basil Kyriacou,	qml	2025	2506.04891
収集	古典通信を備えたモジュラー超伝導量子プロセッサにおける状態類似度 State Similarity in Modular Superconducting Quantum Processors with Classical Communications 回路切断後の独立実行における計算結果の正当性検証のため、古典通信を伴うモジュラ量子プロセッサの状態類似度評価手法を提案する。	Bujiao Wu, Changrong Xie, Peng Mi	qml	2025	2506.01657
収集	ハイブリッド量子古典ニューラルネットワークのためのQGANベースデータ拡張 QGAN-based data augmentation for hybrid quantum-classical neural networks 量子機械学習におけるデータ不足を解決するため、量子生成敵対ネットワーク(QGAN)とハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク(HQCNN)を統合した拡張フレームワークを開発した。	Run-Ze He, Jun-Jian Su, Su-Juan Qi	qml	2025	2505.24780
収集	教師あり量子機械学習：量子ビットからエンタープライズ応用への将来展望 Supervised Quantum Machine Learning: A Future Outlook from Qubits to Enterprise Applications 量子計算と古典機械学習の接点である教師ありQMLについて、変分量子回路や量子ニューラルネットワークなどの手法を含む最近の進展をレビューする。	Srikanth Thudumu, Jason Fisher, Hu	qml	2025	2505.24765
収集	TabularQGAN：表形式データ生成用の量子生成モデル TabularQGAN: A quantum generative model for tabular data synthesis 企業データが主たる表形式であるため、欠如・機密データへの対応として、カテゴリカル・数値混合型の合成データ生成量子モデルTabularQGANを提案する。	Pallavi Bhardwaj, Caitlin Jones, L	qml	2025	2505.22533
収集	局所情報を用いた量子マルチビューカーネル学習 Quantum Multi-view Kernel Learning with Local Information 量子カーネルは複雑なデータ処理に有望だが、局所的構造では性能限界がある。本研究は局所情報を用いた新しいマルチビュー学習手法を提案する。	Jing Li, Yanqi Song, Sujuan Qin et	qml	2025	2505.16484
収集	HQSI: ハイブリッド量子群知能——オンライン証明書失効状態プロトコル要求フロー予測の事例研究 HQSI: Hybrid Quantum Swarm Intelligence -- A Case Study of Online Certificate Status Protocol Request Flow Prediction 量子計算技術の進展に伴い、AI統合型の量子ニューラルネットワーク(QNN)が提案されている。本研究は、OCSP要求フロー予測への適用事例を提示する。	Abel C. H. Chen	qml	2025	2505.15823
収集	量子GANと逐次データ注入による時系列ネットワーク異常検出の強化 Enhancing Network Anomaly Detection with Quantum GANs and Successive Data Injection for Multivariate Time Series 多変量時系列のネットワーク異常検出に、変分量子回路を用いた量子GANアーキテクチャを提案する。量子計算の新たな機械学習手法として適用する。	Wajdi Hammami, Soumaya Cherkaoui,	qml	2025	2505.11631
収集	QuXAI：ハイブリッド量子機械学習モデルのための説明手法 QuXAI: Explainers for Hybrid Quantum Machine Learning Models ハイブリッド量子機械学習の黒箱性を解消するため、透明性と信頼性を高めるXAI手法を提案する。	Saikat Barua, Mostafizur Rahman, S	qml	2025	2505.10167
収集	フラグを用いてコネクト4の量子強化学習探索ポリシーを拡張する Extending a Quantum Reinforcement Learning Exploration Policy with Flags to Connect Four フラグに基づく強化学習探索ポリシーの量子版は、二次の高速化を利用して状態空間の探索をさらに改善する。	Filipe Santos, João Paulo Fernande	qml	2025	2505.04371
収集	一般的な機械学習データセットを低深度量子回路として捉える Typical Machine Learning Datasets as Low-Depth Quantum Circuits QMLが理論上の優位性を示すためのデータ転送とスケーラビリティの課題を解明し、実用的な性能評価への道筋を示す。	Florian J. Kiwit, Bernhard Jobst,	qml	2025	2505.03399
収集	MolQAE：分子表現学習のための量子オートエンコーダ MolQAE: Quantum Autoencoder for Molecular Representation Learning 完全な分子構造を活用する初の量子オートエンコーダMolQAEを提案する。パラメータ化された回転ゲートを用いてSMILES文字列を量子状態に直接マッピングし、構造情報を保持する。	Yi Pan, Hanqi Jiang, Wei Ruan et a	qml	2025	2505.01875
収集	分散量子ニューラルネットワークにおけるパラメータ数とローカル特徴パッチ数が損失関数の地形に与える影響 The effect of the number of parameters and the number of local feature patches on loss landscapes in distributed quantum neural networks 分散量子ニューラルネットワークの最適化課題である barren plateau と局所最小値への影響を、パラメータ数や局所パッチ数との関係から解析した。	Yoshiaki Kawase	qml	2025	2504.19239
収集	敵対的学習量子分類器の一般化に関する研究 On the Generalization of Adversarially Trained Quantum Classifiers 量子分類器の敵対的攻撃に対する対策として敵対的学習を研究し、その汎化誤差の新しい上限を示した。	Petros Georgiou, Aaron Mark Thomas	qml	2025	2504.17690
収集	多変量時系列異常検出のための量子オートエンコーダ Quantum Autoencoder for Multivariate Time Series Anomaly Detection ITセキュリティにおける異常検出は重要課題である。本論文は、SAP HANA Cloudなどの大規模環境での監視タスクに対し、量子オートエンコーダを用いた手法を提案する。	Kilian Tscharke, Maximilian Wendli	qml	2025	2504.17548
収集	古典的稀なダイナミクスの量子強化学習：内在的フーリエ特徴による向上 Quantum reinforcement learning of classical rare dynamics: Enhancement by intrinsic Fourier features 非平衡・産業系の振る舞い理解に不可欠な稀事象の探索手法として、確率分布サンプリングの量子優位性を強化学習に適用し、内在的フーリエ特徴で性能を向上させる手法を提案する。	Alissa Wilms, Laura Ohff, Andrea S	qml	2025	2504.16258
収集	射影量子カーネル法によるフェルミ粒子密度の予測 Predicting fermionic densities using a Projected Quantum Kernel method 相互作用する超リュードベリ原子で実装可能な量子貯蔵庫の観測量を用いた射影量子カーネル法に基づくサポートベクター回帰により、量子化学や量子物性で関心のある一次元フェルミ粒子系の密度構造を予測する。	Francesco Perciavalle, Francesco P	qml	2025	2504.14002
収集	ハミルトニアン表現に基づく効率的量子分類器 An Efficient Quantum Classifier Based on Hamiltonian Representations 量子機械学習の拡張性課題に対し、ハードウェア制約やエンコードコストを軽減する効率的な量子分類器を提案する。	Federico Tiblias, Anna Schroeder,	qml	2025	2504.10542
収集	ワクチン設計におけるB細胞エピトープ予測に対する量子サポートベクターマシンと変分量子分類子の比較分析 Comparative Analysis of Quantum Support Vector Machines and Variational Quantum Classifiers for B-cell Epitope Prediction in Vaccine Design ワクチン設計の鍵であるB細胞エピトープ予測にQSVMとVQCを適用し、両量子機械学習モデルの性能を比較検討した。	Chi-Chuan Hwang, Cheng-Fang Su, Yi	qml	2025	2504.10073
収集	動的リー代数を用いた量子ニューラルネットワークの一般化解析 Generalization analysis of quantum neural networks using dynamical Lie algebras 動的リー代数の被覆数からRademacher複雑度を導き、量子ニューラルネットワークの一般化限界を評価する。限界はgの次元の平方根に比例することが示された。	Hiroshi Ohno	qml	2025	2504.09771
収集	捕獲イオン量子コンピュータにおける鋼微細構造画像拡張用量子生成敵対ネットワークのエンドツーエンド実証 End-to-End Demonstration of Quantum Generative Adversarial Networks for Steel Microstructure Image Augmentation on a Trapped-Ion Quantum Computer 材料科学におけるデータ不足を解消するため、量子コンピュータ上でGANを用いた合成画像の生成とデータ拡張を実証した。	Samwel Sekwao, Jason Iaconis, Clau	qml	2025	2504.08728
収集	量子状態分類を促進する量子ニューラルネットワーク Quantum neural networks facilitating quantum state classification 問題誘発型回路やカスタムアンザツを用いた量子ニューラルネットワークで、リソース効率的な量子状態分類を実現する。	Diksha Sharma, Vivek Balasaheb Sab	qml	2025	2504.06622

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