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／301〜350件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	幾何学的意識の視点と先：ハイブリッド量子・古典機械学習手法 A Geometric-Aware Perspective and Beyond: Hybrid Quantum-Classical Machine Learning Methods 非ユークリッド幾何を尊重するGMLと、量子状態を用いるQMLを融合し、性能向上を目指す手法を提案する。	Azadeh Alavia, Hossein Akhoundib,	qml	2025	2504.06328
収集	量子トランスフォーマーモデルのための量子アダプティブセルフアテンション Quantum Adaptive Self-Attention for Quantum Transformer Models 量子機械学習における「量子優位性」報告の問題点を指摘し、容量一致する古典制御との比較を行う手法プロトコルを提示する。	Chi-Sheng Chen, En-Jui Kuo	qml	2025	2504.05336
収集	量子トランスフォーマーの調査：アーキテクチャ、課題と展望 A Survey of Quantum Transformers: Architectures, Challenges and Outlooks 2022年以降の急速な発展を受け、量子トランスフォーマーのアーキテクチャと課題を網羅的に調査し、統合的な展望を示す。	Hui Zhang, Qinglin Zhao, Mengchu Z	qml	2025	2504.03192
収集	K-P量子ニューラルネットワーク K-P Quantum Neural Networks K-Pの時間最適量子制御解を全球カルタンKAK分解へ拡張し、等変量子ニューラルネットワーク(EQNN)に統合した。有限深さのAnsatzによる量子制御を示す。	Elija Perrier	qml	2025	2504.01673
収集	振幅および位相減衰ノイズが量子強化学習に与える影響：課題と機会 Impact of Amplitude and Phase Damping Noise on Quantum Reinforcement Learning: Challenges and Opportunities ノイズ耐性が課題となる量子機械学習に対し、振幅・位相減衰ノイズの影響を調査し、課題と機会を示す。	María Laura Olivera-Atencio, Lucas	qml	2025	2503.24069
収集	量子機械学習における多重エンベディング Multiple Embeddings for Quantum Machine Learning 単一エンベディング依存の限界に対処するため、多重量子データエンベディングを統合した新しい量子機械学習フレームワークを提案する。	Siyu Han, Lihan Jia, Lanzhe Guo	qml	2025	2503.22758
収集	微分方程式量子ソルバー：コスト削減のための測定設計 Differential equation quantum solvers: engineering measurements to reduce cost 限られた量子リソースを効率的に活用するため、ハードウェア対応のプロトコルを設計し、微分方程式求解のコストを削減する。	Annie Paine, Casper Gyurik, Antoni	qml	2025	2503.22656
収集	分子量子トランスフォーマー Molecular Quantum Transformer Transformerモデルの計算コスト削減のため、量子計算を活用した新設計を提案し、分子データに対する性能向上を目指している。	Yuichi Kamata, Quoc Hoan Tran, Yas	qml	2025	2503.21686
収集	絡み合ったテンソルカーネルの視点から見た量子カーネルの新視点 New perspectives on quantum kernels through the lens of entangled tensor kernels 古典カーネル理論の積カーネルを一般化した絡み合ったテンソルカーネルを導入し、量子埋め込み可能な量子カーネルの構造特性と帰納的バイアスを解明する。	Seongwook Shin, Ryan Sweke, Hyunse	qml	2025	2503.20683
収集	公開鍵量子マネーと高速実変換 Public-Key Quantum Money and Fast Real Transforms Zhandry(2024)の量子マネー方式を、フーリエ変換をハーツリー変換に置き換えて拡張した。これにより、銀行券の実振幅を実現する。	Jake Doliskani, Morteza Mirzaei, A	qml	2025	2503.18890
収集	大規模言語モデルを用いた量子生成敵対ネットワークにおけるアンザツ設計の最適化 Optimizing Ansatz Design in Quantum Generative Adversarial Networks Using Large Language Models LLMとqGANを組み合わせ、アンザツ構造を反復的に最適化し、精度向上と同時に回路深度とパラメータ数を削減する手法を提案する。	Kento Ueda, Atsushi Matsuo	qml	2025	2503.12884
収集	効率的強化学習のためのハイブリッド深層量子ニューラルネットの訓練 Training Hybrid Deep Quantum Neural Network for Efficient Reinforcement Learning 量子回路は高次元ヒルベルト空間にデータを埋め込み、浅いパラメータ付き量子回路(PQC)でも古典ネットワークが捉えるのが困難な高相関確率分布を表現可能にする。強化学習エージェントは長期推論を必要とし	Jie Luo, Jeremy Kulcsar, Xueyin Ch	qml	2025	2503.09119
収集	マルチスペクトル画像セグメンテーションのための説明可能な量子機械学習：事例研究 Explainable Quantum Machine Learning for Multispectral Images Segmentation: Case Study ビッグデータ時代におけるリモートセンシングデータ処理において、古典的手法の限界に対応するため、マルチスペクトル画像のセグメンテーションに説明可能な量子機械学習を適用した事例研究。	Tomasz Rybotycki, Manish K. Gupta,	qml	2025	2503.08962
収集	量子機械学習による絡み合い混合状態データセットの生成 Entangled mixed-state datasets generation by quantum machine learning 古典機械学習の進展はデータセットの確立に依存する。量子機械学習（QML）でも、大規模・高品質な量子絡み合いデータセットの開発が不可欠である。特にmultipartite混合状態データセットについて述べる。	Ruibin Xu, Zheng Zheng, Yanying Li	qml	2025	2503.06452
収集	グラフノード埋め込みへの量子アニーリングアプローチ A quantum annealing approach to graph node embedding 構造的・関係的性質を保ちつつノードをベクトル表現するノード埋め込みに対し、量子アニーリングによる手法を提案する。	Hristo N. Djidjev	qml	2025	2503.06332
収集	量子強化学習によるクリティカルスローダウンなしのハイゼンベルク限界への到達 Towards Heisenberg limit without critical slowing down via quantum reinforcement learning 量子強化学習を用いたクリティカル計測プロトコルを提案し、断熱進化に依存しない高精度な量子センシングを実現する。	Hang Xu, Tailong Xiao, Jingzheng H	qml	2025	2503.02210
収集	ニューラル接核を用いた実用的な量子ニューラルネットワーク診断への向かい Towards Practical Quantum Neural Network Diagnostics with Neural Tangent Kernels 事前学習でのモデル性能予測はリソース節約に有用だが難易度が高い。本研究ではニューラル接核を用いた実用的な診断手法を提案する。	Francesco Scala, Christa Zoufal, D	qml	2025	2503.01966
収集	量子分類における振幅エンコーディングの制限 Limitations of Amplitude Encoding on Quantum Classification 量子機械学習が実用的課題で真の優位性を持つかは不明。$2^n$個の古典データを$n$量子ビットに効率的にエンコードする振幅エンコーディングの限界を考察する。	Xin Wang, Yabo Wang, Bo Qi et al.	qml	2025	2503.01545
収集	QFAL: 量子連合敵対的学習 QFAL: Quantum Federated Adversarial Learning QFLのプライバシー性と量子ニューラルネットワークの性能を統合し、敵対的攻撃への脆弱性を考慮した強靭なフレームワークQFALを提案する。	Walid El Maouaki, Nouhaila Innan,	qml	2025	2502.21171
収集	後選択による適応ボソンサンプリングを用いた量子機械学習 Quantum machine learning with Adaptive Boson Sampling via post-selection 光子プラットフォームにおける適応ボソンサンプリングによる量子機械学習手法を提案する。	Francesco Hoch, Eugenio Caruccio,	qml	2025	2502.20305
収集	振幅エンコーディングに基づく古典・量子転移学習フレームワーク：画像認識における古典手法の超え An Amplitude-Encoding-Based Classical-Quantum Transfer Learning framework: Outperforming Classical Methods in Image Recognition NISQ時代の限られた量子ビットで高解像度画像を学習するCQTL法を提案。既存手法を改善し、量子優位を実証した。	Shouwei Hu, Xi Li, Banyao Ruan et	qml	2025	2502.20184
収集	量子オートエンコーダの解耦合 Disentangling quantum autoencoder ノイズに強い単一量子ビット積状態へエンタングル状態を符号化するための解耦合量子オートエンコーダ(DQAE)を提案する。	Adithya Sireesh, Abdulla Alhajri,	qml	2025	2502.18580
収集	1粒子・1量子ビット：量子機械学習のための粒子物理学データのエンコーディング 1 Particle - 1 Qubit: Particle Physics Data Encoding for Quantum Machine Learning 各粒子を個別の量子ビットに割り当て、圧縮なしで衝突事象を直接表現する「1P1Q」エンコーディング手法を提案し、量子機械学習での有効性を示した。	Aritra Bal, Markus Klute, Benedikt	qml	2025	2502.17301
収集	画像分類用の量子オートエンコーダー Quantum autoencoders for image classification 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は現行ハードウェアに適するが、訓練は古典計算に依存する。量子オートエンコーダーを用いた画像分類手法を提案する。	Hinako Asaoka, Kazue Kudo	qml	2025	2502.15254
収集	量子データ符号化と変分アルゴリズム：ハイブリッド量子古典機械学習の枠組み Quantum Data Encoding and Variational Algorithms: A Framework for Hybrid Quantum Classical Machine Learning 量子機械学習の実現を促すハイブリッドアーキテクチャを提案し、古典データと量子計算の統合枠組みを示す。	Bhavna Bose, Saurav Verma	qml	2025	2502.11951
収集	量子効率的カーネル目標整合 Quantum-Efficient Kernel Target Alignment 量子埋め込みカーネルは、変分量子回路を用いてデータ点を量子状態に埋め込み、その重なりから高次元ヒルベルト空間での内積を計算する手法である。	Rodrigo Coelho, Georg Kruse, Andre	qml	2025	2502.08225
収集	パラメータ化量子回路を用いた教師なし特徴抽出と再構成 Unsupervised Feature Extraction and Reconstruction Using Parameterized Quantum Circuits 古典の自動符号化器を量子系に拡張したQAEは異常検出などに用いられる。本研究は、パラメータ化量子回路による教師なし特徴抽出と再構成手法を提案する。	Li-An Lo, Li-Yi Hsu, En-Jui Kuo	qml	2025	2502.07667
収集	マルチクラスM型神経細胞分類における量子カーネルアルゴリズムを用いた量子機械学習の応用 Application of quantum machine learning using quantum kernel algorithms on multiclass neuron M type classification 量子機械学習アルゴリズムを多クラス神経細胞分類に適用し、物理量子コンピュータ上での実用的な解決策の可能性を検証する。	Xavier Vasques, Hanhee Paik, Laura	qml	2025	2502.06281
収集	量子強化学習ベンチマーク Benchmarking Quantum Reinforcement Learning 量子強化学習（QRL）は古典的手法より優位性があるか不明。本稿はQRLの課題を評価する。	Georg Kruse, Rodrigo Coelho, Andre	qml	2025	2502.04909
収集	PALQA：LSB制御量子ビットを用いた効率的な画像圧縮のための新規なパラメータ化位置情報損失型量子オートエンコーダ PALQA: A Novel Parameterized Position-Aware Lossy Quantum Autoencoder using LSB Control Qubit for Efficient Image Compression 既存の量子オートエンコーダは小規模画像に制限されていた。本研究はLSB制御量子ビットを用いた新規パラメータ化位置情報損失型オートエンコーダPALQAを提案する。	Ershadul Haque, Manoranjan Paul, F	qml	2025	2502.02188
収集	QNN-QRL: 量子鍵配送用量子ニューラルネットワークと量子強化学習の統合 QNN-QRL: Quantum Neural Network Integrated with Quantum Reinforcement Learning for Quantum Key Distribution 量子鍵配送の鍵生成率とセキュリティ最適化を目的とした、量子ニューラルネットワークと強化学習を統合した新フレームワークを提案する。	Bikash K. Behera, Saif Al-Kuwari,	qml	2025	2501.18188
収集	量子自然方策勾配に基づくアプローチによる量子強化学習の高速化 Accelerating Quantum Reinforcement Learning with a Quantum Natural Policy Gradient Based Approach マルコフ意思決定プロセスへの量子オラクルアクセスを持つ自由モデル量子強化学習に対し、ランダムサンプリングを決定勾配で置き換えるQNPGアルゴリズムを提案する。	Yang Xu, Vaneet Aggarwal	qml	2025	2501.16243
収集	量子強化学習のベンチマーク Benchmarking Quantum Reinforcement Learning 量子強化学習（QRL）のベンチマーク手法を提案し、統計的検証指標の確立を目指す。	Nico Meyer, Christian Ufrecht, Geo	qml	2025	2501.15893
収集	自然言語処理における量子強化アテンションメカニズム：古典量子ハイブリッドアプローチ Quantum-Enhanced Attention Mechanism in NLP: A Hybrid Classical-Quantum Approach 高次元データが多いNLPにおいて、量子計算を活用した古典量子ハイブリッドTransformerモデルを提案。量子強化アテンション機構を統合し、ディープラーニングの性能向上を目指す。	S. M. Yousuf Iqbal Tomal, Abdullah	qml	2025	2501.15630
収集	変分量子分類器のためのテンソルベースのバイナリグラフ符号化 Tensor-Based Binary Graph Encoding for Variational Quantum Classifiers 変分量子分類器に対し、テンソルを用いたバイナリグラフ符号化手法を提案する。	Shiwen An, Konstantinos Slavakis	qml	2025	2501.14185
収集	マルチユーザー量子ネットワークにおける実験的検証済み量子安全連合学習 Experimentally validated quantum-secure federated learning over a multi-user quantum network 量子時代におけるプライバシー漏洩に対応するため、近将来の量子技術を用いた実験的検証済み量子連合学習プロトコルを示す。	Zhi-Ping Liu, Xiao-Yu Cao, Hao-Wen	qml	2025	2501.12709
収集	量子潜在拡散モデル Quantum Latent Diffusion Models 生成AIへ量子概念の導入が進む中、量子GANは存在するも、拡散モデルへの統合は課題である。本研究では量子拡散モデルの案を提案する。	Francesca De Falco, Andrea Ceschin	qml	2025	2501.11174
収集	量子カーネル法におけるダブルデセント Double descent in quantum kernel methods 古典機械学習で見られる「モデル大型化による汎化誤差の再増加」現象が量子カーネル法でも存在するか考察する。	Marie Kempkes, Aroosa Ijaz, Elies	qml	2025	2501.10077
収集	PPO-Q：パラメータ化された量子方策または価値を用いた近接方策最適化 PPO-Q: Proximal Policy Optimization with Parametrized Quantum Policies or Values ノイズ中間規模量子時代における量子強化学習手法PPO-Qを提案。パラメータ化された量子回路を用いて、従来の強化学習を量子回路へ拡張する。	Yu-Xin Jin, Zi-Wei Wang, Hong-Ze X	qml	2025	2501.07085
収集	ビット対ビットエンコーディング、オプティマイザー不要なトレーニング、サブネット初期化：スケーラブルな量子機械学習のための技術 Bit-bit encoding, optimizer-free training and sub-net initialization: techniques for scalable quantum machine learning 古典データの量子機械学習におけるスケーラビリティの課題に対し、データ負荷のボトルネック、最適化戦略の不明確さ、 barren plateaus を解消する手法を提案する。	Sonika Johri	qml	2025	2501.02148
収集	RH: 量子ハードウェアデバイス上で量子回路を再設計するためのアーキテクチャ RH: An Architecture for Redesigning Quantum Circuits on Quantum Hardware Devices 本稿では、EQ-GANに基づく大規模量子回路の再設計アーキテクチャを提案する。ランダム量子回路モジュールを付加し、量子状態学習からユニタリ変換へ対応範囲を拡張する。	Runhong He, Ji Guan, Xin Hong et a	qml	2024	2412.20893
収集	ニューロモフィック量子機械学習のための量子メモリスト Quantum memristors for neuromorphic quantum machine learning 量子メモリストは、同じ量子ハードウェア内でユニタリ進化と非線形性を結合させる有望な手法であり、近将来量子デバイスを用いた効率的な機械学習実現に寄与する。	Lucas Lamata	qml	2024	2412.18979
収集	無作為化された浅いシャドウ：有界深さ回路を用いた効率的なパウリ学習 Derandomized shallow shadows: Efficient Pauli learning with bounded-depth circuits 多数の非可換観測量の効率的な推定手法として、浅い回路を用いたDSSアルゴリズムを提示する。	Katherine Van Kirk, Christian Koka	qml	2024	2412.18973
収集	強化学習の量子フレームワーク：マルコフ意思決定過程、量子算術、軌道検索の統合 Quantum framework for Reinforcement Learning: Integrating Markov decision process, quantum arithmetic, and trajectory search マルコフ意思決定過程の完全量子モデルを用い、量子探索アルゴリズムでエージェントと環境の実装・最適化を行う強化学習の量子フレームワークを提案。	Thet Htar Su, Shaswot Shresthamali	qml	2024	2412.18208
収集	構造保存型量子エンコーディングに向けて Towards structure-preserving quantum encodings 量子機械学習では古典データを量子エンコーディングで転送する。タスクにより選択は異なるが、構造を保存するエンコーディングの事例は限定的である。	Arthur J. Parzygnat, Tai-Danae Bra	qml	2024	2412.17772
収集	Schmidt量子圧縮機 Schmidt quantum compressor シュミット分解を用いた革新的な量子データ圧縮手法「Schmidt量子圧縮機」を提案し、ショットノイズなどの課題に対処する。	Israel F. Araujo, Hyeondo Oh, Naye	qml	2024	2412.16337
収集	量子機械学習の説明における機会と限界 Opportunities and limitations of explaining quantum machine learning ニューラルネットワークの説明可能性の研究に対し、量子機械学習モデルの可解性は未だ不十分である。本論文は、その現状と課題を分析する。	Elies Gil-Fuster, Jonas R. Naujoks	qml	2024	2412.14753
収集	量子変換行列の最適化：効率的なゲート削減のためのブロック分解アプローチ Optimizing Quantum Transformation Matrices: A Block Decomposition Approach for Efficient Gate Reduction ブロック分解を用い、制限されたゲート数で量子変換行列を近似するアルゴリズムを提案。	Lai Kin Man, Xin Wang	qml	2024	2412.13915
収集	対数ベースの異常検知における量子機械学習：課題と機会 Quantum Machine Learning in Log-based Anomaly Detection: Challenges and Opportunities AIOpsの主要構成要素である対数ベース異常検知に対し、量子機械学習の活用における課題と機会を論じる。	Jiaxing Qi, Chang Zeng, Zhongzhi L	qml	2024	2412.13529
収集	QNN-VRCS：車両-道路連携システム向けの量子ニューラルネットワーク QNN-VRCS: A Quantum Neural Network for Vehicle Road Cooperation Systems 交通の複雑さへの対応のため、車両-道路連携システム向け量子ニューラルネットワークを提案し、従来の手法の課題に対処する。	Nouhaila Innan, Bikash K. Behera,	qml	2024	2412.12705

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