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
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。
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。
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。
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
| 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） | — | — | ○ |
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
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。
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／351〜400件目を表示
| 状態 | 題名 | 著者 | 分野 | 年 | arXiv |
|---|---|---|---|---|---|
| 収集 |
変分量子回路による等変マッピングの学習
データが持つ対称性を用いた幾何学的量子機械学習について、空の坪問題の回避とモデル精度向上を目指す本研究を報告する。
|
Zachary P. Bradshaw, Ethan N. Evan | qml | 2024 | 2412.11889 |
| 収集 |
NMRを用いた量子核学習の量子データへの実験的拡張
液体NMRプラットフォームで量子核学習を実装し、回帰および分類タスクをベンチマーク。量子データを分類する
|
Vivek Sabarad, Vishal Varma, T. S. | qml | 2024 | 2412.09557 |
| 収集 |
気候時系列予測のための量子カーネルベース長短期記憶
AQI予測など気候時系列予測の精度と効率を向上させるため、量子カーネル手法をLSTMに統合したQK-LSTMネットワークを提案した。
|
Yu-Chao Hsu, Nan-Yow Chen, Tai-Yu | qml | 2024 | 2412.08851 |
| 収集 |
ヘルスケア5.0における量子ニューラルネットワークの研究
ヘルスケア5.0と量子ニューラルネットワークの進展に伴き、医療分析環境が変革している。関連文献と症例を検討し、量子計算とスマート医療分析の応用を焦点に調査した。
|
Sanjay Chakraborty | qml | 2024 | 2412.06818 |
| 収集 |
改善された平均の中央値推定による古典シャドウ
Huangらが提案した古典シャドウプロトコルは、平均の中央値推定を用い、失敗確率δでM個の観測量の期待値をO(log(M/δ))回の測定で推定する。本研究は同解析における定数定数を改善する。
|
Winston Fu, Dax Enshan Koh, Siong | qml | 2024 | 2412.03381 |
| 収集 |
SRBBに基づくユニタリ合成のための新たな単一層量子ニューラルネットワーク
SRBBを用いて任意のユニタリ進化を近似する新しいQNNを提案し、CNOTゲート数を指数関数的に削減した。
|
Giacomo Belli, Marco Mordacci, Mic | qml | 2024 | 2412.03083 |
| 収集 |
MQFL-FHE: 完全準同型暗号を備えたマルチモーダル量子フェデレーテッドラーニングフレームワーク
完全準同型暗号による連合学習のモデル劣化に対処するため、マルチモーダル量子フェデレーテッドラーニングフレームワークを提案する。
|
Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Sa | qml | 2024 | 2412.01858 |
| 収集 |
フォック基底測定によるアナログボソン量子ニューラルネットワークのパラメータ相互作用の学習
フォック基底測定を用い、アナログボソン量子ニューラルネットワークのパラメータ型相互作用の学習手法を提案する。
|
Julien Dudas, Baptiste Carles, Eli | qml | 2024 | 2411.19112 |
| 収集 |
EQNN：強化量子ニューラルネットワーク
量子計算の成熟に伴い、機械学習の量子実装が進む。本稿では、量子ニューラルネットワーク(QNN)の改善手法を提案する。
|
Abel C. H. Chen | qml | 2024 | 2411.17726 |
| 収集 |
量子特異モデルの統計的推論
深層学習の特異モデルが性能に関与するとされる。古典的成功に基づき、量子特異モデルの役割が期待される。
|
Hiroshi Yano, Yota Maeda, Naoki Ya | qml | 2024 | 2411.16396 |
| 収集 |
NN-AE-VQE: 自己符号化変分量子固有値ソルバーにおけるニューラルネットワークによるパラメータ予測
電池材料などの多体粒子系を高精度でシミュレーションするため、自己符号化VQEにニューラルネットワークを用いてパラメータを予測する手法を提案した。
|
Koen Mesman, Yinglu Tang, Matthias | qml | 2024 | 2411.15667 |
| 収集 |
プロパティテストにおけるコヒーレンス：量子古典の崩壊と分離
分布のプロパティテストにおいて、量子と古典の情報処理の差を解明する。特に、領域{0,1}^n上のサンプルを用いた分布のサポートサイズ評価における量子優位性を検討する。
|
Fernando Granha Jeronimo, Nir Magr | qml | 2024 | 2411.15148 |
| 収集 |
iHQGAN: 非教師型画像変換のための軽量な可逆ハイブリッド量子古典生成敵対ネットワーク
量子計算の特性を活用し、複雑な非教師型画像変換を可能とする軽量な可逆ハイブリッド量子古典GAN「iHQGAN」を提案する。
|
Xue Yang, Rigui Zhou, ShiZheng Jia | qml | 2024 | 2411.13920 |
| 収集 |
量子機械学習モデルにおける段階的な学習複雑性
高次元問題解決における効果的な帰納的バイアスの確立が困難であるため、量子モデルの訓練は依然として挑戦的な課題である。
|
Erik Recio-Armengol, Franz J. Schr | qml | 2024 | 2411.11954 |
| 収集 |
部分的に接続された量子ニューラルネットワークに基づくユニットコミットメント最適化の正確な量子アルゴリズム
ノイズ耐性中規模量子時代における大規模最適化手法として有望な量子ハイブリッドアルゴリズムを用い、電力システムの基本問題であるユニットコミットメントを最適化する正確なアルゴリズムを提案する。
|
Jian Liu, Xu Zhou, Zhuojun Zhou et | qml | 2024 | 2411.11369 |
| 収集 |
量子計算にインスパイアされた絵画：古典的名作の再解釈
量子計算技法を用いてカルヴァッジョ、マグリット、リヒターの作品を再構成し、新しい芸術作品を作曲することを目指す。
|
Arianna Crippa, Yahui Chai, Omar C | qml | 2024 | 2411.09549 |
| 収集 |
マージンを用いた量子機械学習における一般化の理解
一様界に依存する既存の一般化理論の課題に対し、マージンベースの一般化限界を示す。
|
Tak Hur, Daniel K. Park | qml | 2024 | 2411.06919 |
| 収集 |
少量の測定ショットがエンタングルメント分類の学習における一般化を困難にする
量子学習における汎化性能は、量子測定の破壊性とクローン定理により制限される情報が少ないことに起因する課題にさらされている。
|
Leonardo Banchi, Jason Pereira, Ma | qml | 2024 | 2411.06600 |
| 収集 |
カーネル法を超えた多クラス分類における量子機械学習
ハブリチェックら（2019）が提案した量子特徴空間を用いた量子機械学習アルゴリズムは、超伝導プロセッサ上でバイナリ分類問題を効果的に解決した。
|
Chao Ding, Shi Wang, Yaonan Wang e | qml | 2024 | 2411.02913 |
| 収集 |
ボックスワールド理論における不確定な因果順序
高次量子理論の特徴として、不確定な因果順序の許容が示される。単純な双分体設定では、明確な因果順序を付与できない信号化相関が存在する。
|
Jessica Bavaresco, Ämin Baumeler, | qml | 2024 | 2411.00951 |
| 収集 |
医療データシナリオにおける機械学習と量子知能
量子コンピュータは医療の高次元データ問題に対処する可能性を開く。本研究は、限られた品質のデータセットにおける量子機械学習の適用を検証する。
|
Sanjeev Naguleswaran | qml | 2024 | 2410.21339 |
| 収集 |
リプシッツ正則化による量子強化学習の頑健性と一般化
量子強化学習における変分量子回路を用いた方策関数の近似について、リプシッツ正則化により頑健性と一般化性能を高める手法を提示する。
|
Nico Meyer, Julian Berberich, Chri | qml | 2024 | 2410.21117 |
| 収集 |
量子ニューラルネットワークにおけるノイズ起因の正則化手法
量子誤り訂正の主流とは異なり、本手法は量子ノイズをリソースとして活用し、ニューラルネットワークの過学習を防ぐ正則化効果を実現する。
|
Viacheslav Kuzmin, Wilfrid Somogyi | qml | 2024 | 2410.19921 |
| 収集 |
潜在観測空間における量子古典強化学習
高次元環境への対応という課題に対し、限られた量子資源を用いた強化学習手法を提案する。
|
Dániel T. R. Nagy, Csaba Czabán, B | qml | 2024 | 2410.18284 |
| 収集 |
需要予測のための量子ニューラルネットワークの探求
予測精度は競争優位性を生むが、機械学習モデルの訓練には高い計算コストがかかる。本研究は、量子ニューラルネットワークを用いて需要予測の効率化と精度向上を目指す。
|
Gleydson Fernandes de Jesus, Maria | qml | 2024 | 2410.16331 |
| 収集 |
時系列異常検出への量子オートエンコーダの適用
不正検知や医療診断など多様な分野で重要な時系列データの異常検出において、量子計算を用いた研究は未開拓である。
|
Robin Frehner, Kurt Stockinger | qml | 2024 | 2410.04154 |
| 収集 |
プライバシー画像分類のためのパーソナライズド量子連合学習
クライアントモデルの個性欠如が量子連合学習の最適性を損なう問題を解決するため、プライバシー画像分類用のパーソナライズド量子連合学習アルゴリズムを提案した。
|
Jinjing Shi, Tian Chen, Shichao Zh | qml | 2024 | 2410.02547 |
| 収集 |
肺の亜型分類におけるマルチオミクスと量子機械学習の統合
量子機械学習とマルチオミクス統合を組み合わせ、肺の亜型分類の分析を高速化・高度化し、パーソナライズド医療への貢献を目指す。
|
Mandeep Kaur Saggi, Amandeep Singh | qml | 2024 | 2410.02085 |
| 収集 |
OrganiQ: NISQ時代における量子生成敵対ネットワークの古典的リソースボトルネックの緩和
既存の量子画像生成は古典ニューラルネットワークに依存し量子ポテンシャルを制限していた。本研究はこれ克服了し、量子ポテンシャルと画像品質を向上させる。
|
Daniel Silver, Tirthak Patel, Adit | qml | 2024 | 2409.19823 |
| 収集 |
量子ホモモーフィック暗号化による量子委譲学習とフェデレーテッド学習
量子ホモモーフィック暗号を用い、クラウド上の量子サーバーでクライアントのプライバシーを保護する委譲・連合学習の一般フレームワークを提案する。
|
Weikang Li, Dong-Ling Deng | qml | 2024 | 2409.19359 |
| 収集 |
量子機械学習におけるバイアスの同定と緩和
量子計算とAIの交差点である量子機械学習（QML）における、量子系特有の性質に起因するバイアスの同定、診断、対応策を研究する。
|
Nandhini Swaminathan, David Danks | qml | 2024 | 2409.19011 |
| 収集 |
AQMLator -- 自動量子機械学習プラットフォーム
機械学習モデル構築に必要な三要素の自動実現を目指すAutoML手法を量子計算に適用し、モデル探索を自動化するプラットフォーム。
|
Tomasz Rybotycki, Piotr Gawron | qml | 2024 | 2409.18338 |
| 収集 |
量子の浸透を容認せよ：古典的コンポーネントを段階的に置換する量子ニューラルネットワークモデルの設計
AIの量子コンピューティングへの統合には量子ニューラルネットワーク設計が重要である。本稿は古典的コンポーネントを段階的に置換する手法を提案する。
|
Peiyong Wang, Casey. R. Myers, Llo | qml | 2024 | 2409.17583 |
| 収集 |
創薬における量子機械学習：学術界と製薬業界への応用
ゲート型量子コンピュータ上の量子ニューラルネットワークを用いた創薬への応用可能性を検証し、量子機械学習の理論的基盤を解説する。
|
Anthony M. Smaldone, Yu Shee, Greg | qml | 2024 | 2409.15645 |
| 収集 |
古典データの圧縮および分類のためのパッチベースエンドツーエンド量子学習ネットワーク
NISQ時代の誤差課題に対応し、古典データのサイズを削減して量子ネットワークで処理する手法を提案する。
|
Jishnu Mahmud, Shaikh Anowarul Fat | qml | 2024 | 2409.15214 |
| 収集 |
乳がんの量子強化階層化：実際のオミクスデータにおける量子表現力の探査
NISQ時代における量子機械学習の医療・生物学的応用を探索し、実オミクスデータでの量子表現力を検討する。
|
Valeria Repetto, Elia Giuseppe Cer | qml | 2024 | 2409.14089 |
| 収集 |
量子認知機械学習を用いたデータセットの内在次元の堅牢な推定
量子認知機械学習に基づく新しいデータ表現手法を提案し、データセットの内在次元推定への応用を示す。各データ点を量子状態として学習し、その局所性質と全データとの関係をエンコードする。
|
Luca Candelori, Alexander G. Abano | qml | 2024 | 2409.12805 |
| 収集 |
VAE-QWGAN: 自己符号化事前情報による量子GANにおけるモード崩壊への対処
量子GANのモード崩壊問題を、自己符号化ネットワークによる事前情報を用いて解決する手法を提案する。
|
Aaron Mark Thomas, Harry Youel, Sh | qml | 2024 | 2409.10339 |
| 収集 |
CompressedMediQ：高次元神経画像データのためのハイブリッド量子機械学習パイプライン
高次元マルチクラス神経画像データの解析課題に対応する、新規なハイブリッド量子古典機械学習パイプライン「CompressedMediQ」を提案する。
|
Kuan-Cheng Chen, Yi-Tien Li, Tai-Y | qml | 2024 | 2409.08584 |
| 収集 |
データ拡張ニューラルネットワークによる多次元連続変数エンタングルメント構造の分類
ニューラルネットワークを用い、学習データ不足をデータ拡張で解決し、多次元連続変数量子系のエンタングルメント構造を分類する。
|
Xiaoting Gao, Mingsheng Tian, Feng | qml | 2024 | 2409.07909 |
| 収集 |
量子機械学習におけるノイズへの対応のための堅牢な観測量の学習
ノイズ耐性中間規模量子時代における量子機械学習の課題に対し、堅牢な観測量を学習する手法を提案する。
|
Bikram Khanal, Pablo Rivas | qml | 2024 | 2409.07632 |
| 収集 |
量子強化学習（QRL）入門
量子計算と機械学習の融合において、複雑な逐次意思決定問題への対応力から強化学習が注目されている。
|
Samuel Yen-Chi Chen | qml | 2024 | 2409.05846 |
| 収集 |
量子オートエンコーダにおけるデータ埋め込みの役割：異常検出の向上について
データ埋め込み方式が量子オートエンコーダの異常検出性能に与える影響を解析し、3つの手法の有効性を検討した。
|
Jack Y. Araz, Michael Spannowsky | qml | 2024 | 2409.04519 |
| 収集 |
審査中の量子カーネル法：ベンチマーク研究
量子カーネル法の有用性と実用的価値を検証するため、ベンチマークによる包括的な評価を実施する。
|
Jan Schnabel, Marco Roth | qml | 2024 | 2409.04406 |
| 収集 |
LSTM-QGAN: スケーラブルなNISQ向け生成敵対ネットワーク
PCAによる次元削減の効果低下と、入力分割手法の限界に対処する。LSTM-QGANを提案し、実用的規模データでのQGAN性能向上を目指す。
|
Cheng Chu, Aishwarya Hastak, Fan C | qml | 2024 | 2409.02212 |
| 収集 |
スプリット共同学習による量子ニューラルネットワーク抽出攻撃
QNNaaSに対する抽出攻撃手法を提案。既存のアンサンブル手法の限界を克服し、ノイズやコスト制約下で代替QNNを学習可能にした。
|
Zhenxiao Fu, Fan Chen | qml | 2024 | 2409.02207 |
| 収集 |
幾何学的量子機械学習はバーコード分類で優位性をもたらすか？
2つのベクトル（画像やバーコード）の関連性を学習する幾何学的量子機械学習手法を開発し、大域相関に基づく類似・非類似ペアの分類を実証する。
|
Chukwudubem Umeano, Stefano Scali, | qml | 2024 | 2409.01496 |
| 収集 |
古典通信による分散量子機械学習
量子系の脆弱性によるスケールアップの課題に対し、古典通信を用いた分散量子機械学習手法を提案する。
|
Kiwmann Hwang, Hyang-Tag Lim, Yong | qml | 2024 | 2408.16327 |
| 収集 |
消散駆動型量子生成敵対ネットワーク
量子機械学習における量子優位性と消散の役割に着目し、消散駆動型量子生成敵対ネットワーク（DQGAN）を提案する。
|
He Wang, Jin Wang | qml | 2024 | 2408.15597 |
| 収集 |
CTRQNetsとLQNets：連続時間再帰型および液状量子ニューラルネットワーク
静的な従来のニューラルネットワークは動的な知能に適さない。本研究は、時間変化に柔軟に対応する連続時間再帰型および液状量子ニューラルネットワークを提案する。
|
Alejandro Antonio Mayorga, Alexand | qml | 2024 | 2408.15462 |
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