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）	—	—	○

プランと料金を見るログイン

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／451〜500件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	ユニタリ行列のスカラブルな量子回路近似のための量子ニューラルネットワークフレームワーク A quantum neural network framework for scalable quantum circuit approximation of unitary matrices ユニタリ行列のパラメータ表示に李群論的手法を用い、多量子ビットユニタリゲートの量子回路近似における量子ニューラルネットワークフレームワークを開発した。	Rohit Sarma Sarkar, Bibhas Adhikar	qml	2024	2405.00012
収集	置換等価量子畳み込みニューラルネットワーク Permutation-equivariant quantum convolutional neural networks 対称群S_nの部分群は、空間変換に対する古典画像のラベル対称性を記述する。本論文はこれを用いた置換等価量子畳み込みニューラルネットワークを提案する。	Sreetama Das, Filippo Caruso	qml	2024	2404.18198
収集	異常検出のための量子パッチベースオートエンコーダー Quantum Patch-Based Autoencoder for Anomaly Segmentation 量子機械学習を用い、教師なし学習におけるサンプルレベルの異常検出タスクのために、量子パッチベースのオートエンコーダーを提案する。	Maria Francisca Madeira, Alessandr	qml	2024	2404.17613
収集	量子GANの守護者 Guardians of the Quantum GAN qGANは画像生成量子機械学習の最前線にある。NISQデバイスでの学習・推論の需要増加を受け、量子ハードウェアを提供する第三者ベンダーの数は増加が見込まれる。	Archisman Ghosh, Debarshi Kundu, A	qml	2024	2404.16156
収集	モデルベースのオフライン量子強化学習 Model-based Offline Quantum Reinforcement Learning モデルベースのオフライン量子強化学習の初算法を提示し、カートポールベンチマークで機能を実証。モデルとポリシーは変分量子回路で実装され、モデルは勾配降下法でデータに適合させ、ポリシーを最適化する。	Simon Eisenmann, Daniel Hein, Stef	qml	2024	2404.10017
収集	最適化された量子オートエンコーダー Optimized Quantum Autoencoder 自己検出機構による双粒子量子状態の圧縮における情報損失を解析し、任意の混合状態に対して損失を低減する理論的手法を示す。	Yibin Huang, Muchun Yang, D. L. Zh	qml	2024	2404.08429
収集	最大表現力を持つシリコン光チップにおける量子生成敵対ネットワーク Quantum Generative Adversarial Networks in a Silicon Photonic Chip with Maximum Expressibility シリコン光チップ上で量子回路の最大表現力を活用し、量子生成敵対ネットワークの実装と性能評価を行った。	Haoran Ma, Liao Ye, Fanjie Ruan et	qml	2024	2404.05921
収集	カーネル法に対する量子敵対的学習 Quantum Adversarial Learning for Kernel Methods 量子カーネル法とサポートベクトルマシンに基づくハイブリッド量子分類器は、小さな人工的摂動による敵対的攻撃に対して脆弱であることを示す。	Giuseppe Montalbano, Leonardo Banc	qml	2024	2404.05824
収集	画像分類最適化のためのスパイキング量子ニューラルネットワークの並列比例融合 Parallel Proportional Fusion of Spiking Quantum Neural Network for Optimizing Image Classification HQCNNの既存の逐次構造の問題を解決し、量子原理を活用した並列比例融合手法を提案する。	Zuyu Xu, Kang Shen, Pengnian Cai e	qml	2024	2404.01359
収集	量子機械学習のための光円錐特徴選択 Light-cone feature selection for quantum machine learning 量子機械学習における従来の特徴選択の限界を克服し、量子状態埋め込みの解釈性を高める光円錐特徴選択手法を提案する。	Yudai Suzuki, Rei Sakuma, Hideaki	qml	2024	2403.18733
収集	量子カーネル化された二値分類における二次の高速化 Quadratic speed-ups in quantum kernelized binary classification 量子状態にエンコードされたデータセットに対する二値分類において、量子カーネルを用いた機械学習アルゴリズムが二次の高速化を実現することを示す。	Jungyun Lee, Daniel K. Park	qml	2024	2403.17453
収集	回転不変性変分量子回路による画像分類 Image Classification with Rotation-Invariant Variational Quantum Circuits NISQデバイス向けの変分量子アルゴリズムにおける最適化の欠落現象を、幾何学的誘導バイアスを導入した回転不変回路で解決する画像分類手法を提案する。	Paul San Sebastian, Mikel Cañizo,	qml	2024	2403.15031
収集	SASQuaTChを用いた学習：カーネルベースの自己注意機構を持つ革新的な変分量子トランスフォーマーアーキテクチャ Learning with SASQuaTCh: a Novel Variational Quantum Transformer Architecture with Kernel-Based Self-Attention GPTなどの大規模モデルの指数関数的なパラメータ増大は、学習時間とメモリ要件を制限する課題を生む。本研究は変分量子トランスフォーマーの新アーキテクチャを提案する。	Ethan N. Evans, Matthew Cook, Zach	qml	2024	2403.14753
収集	FedQNN: 量子ニューラルネットワークを用いたfederated学習 FedQNN: Federated Learning using Quantum Neural Networks 量子機械学習モデルの分散ネットワーク学習手法「Quantum Federated Learning」を提案。データプライバシーと機密情報漏洩の問題を解決する。	Nouhaila Innan, Muhammad Al-Zafar	qml	2024	2403.10861
収集	古典を超えうるか？量子機械学習モデルのベンチマークという微妙な芸術 Better than classical? The subtle art of benchmarking quantum machine learning models ノイズレスハードウェア未到達時の量子機械学習のアイデア評価には古典シミュレーションが主流だが、実験設計の大きな影響や小規模性、商業主義的なナラティブが結果を歪める。	Joseph Bowles, Shahnawaz Ahmed, Ma	qml	2024	2403.07059
収集	非固定因果順序を用いた量子機械学習 Quantum machine learning with indefinite causal order 従来の量子回路ではゲート順序が固定され、フーリエ係数の分布に制限がある。本研究は非固定因果順序により柔軟性を向上させる。	Nannan Ma, P. Z. Zhao, Jiangbin Go	qml	2024	2403.03533
収集	量子コンピュータ上でのFashion-MNISTデータセットの分類 Classification of the Fashion-MNIST Dataset on a Quantum Computer 古典データを量子コンピュータにエンコードする従来手法はコストが高くスケールを制限するため、実用的な量子機械学習アルゴリズムの適用が困難である。	Kevin Shen, Bernhard Jobst, Elvira	qml	2024	2403.02405
収集	耐Fault量子ディープラーニングに向けて：量子演算および線形代数的原始要素を用いた量子ResNetおよびTransformerの設計と分析 Towards Fault-Tolerant Quantum Deep Learning: Designing and Analyzing Quantum ResNet and Transformer with Quantum Arithmetic and Linear Algebra Primitives データロードや測定の過大なオーバーヘッドを克服し、ディープニューラルネットワークの量子加速を実現するための枠組を提案する。	Xiao-Fan Xu, Cheng Xue, Xi-Ning Zh	qmlalgorithms-ftqc	2024	2402.18940
収集	Quantum Transformer: 量子線形代数によるモデル推論の高速化 Quantum Transformer: Accelerating model inference via quantum linear algebra 大規模言語モデルの基盤であるTransformerアーキテクチャを耐Fault tolerant量子計算の観点で解析し、構成要素となる量子サブルーチンを開発した。	Naixu Guo, Zhan Yu, Matthew Choi e	qmlalgorithms-ftqc	2024	2402.16714
収集	非専門家のための量子機械学習へのクイックイントロダクション A Quick Introduction to Quantum Machine Learning for Non-Practitioners 量子力学の原理やアルゴリズムを活用した量子機械学習を解説し、古典的手法を超える可能性について紹介する。	Ethan N. Evans, Dominic Byrne, Mat	qml	2024	2402.14694
収集	量子インターネット上におけるフェデレーション学習へ向けて Towards Federated Learning on the Quantum Internet 量子インターネットは分散量子計算などの応用を可能にする。本研究は、集約型システム中心の量子計算からネットワーク分散型アプローチへの移行を提案する。	Leo Sünkel, Michael Kölle, Tobias	qml	2024	2402.09902
収集	バリングプレートとコスト関数の集中を緩和するアンサンブル学習付き量子ニューラルネットワーク Quantum neural network with ensemble learning to mitigate barren plateaus and cost function concentration 量子ニューラルネットワークはポテンシャルが高いが、消失勾配などの課題がある。本研究はアンサンブル学習を用い、これらの問題を検証する。	Lucas Friedrich, Jonas Maziero	qml	2024	2402.06026
収集	BQP^Aプロトコルと潜在グラフ分類器の幾何学的量子機械学習 Geometric quantum machine learning of BQP$^A$ protocols and latent graph classifiers BQP^Aプロトコルと潜在グラフ分類器の幾何学的量子機械学習を提案する。古典計算との指数関数的優位性を有する効率的解決プロトコル構築の可能性を検証する。	Chukwudubem Umeano, Vincent E. Elf	qml	2024	2402.03871
収集	コヒーレント・フィードフォワード量子ニューラルネットワーク Coherent Feed Forward Quantum Neural Network 現在のQNNは多層エンタングルメントを必要とするが、本研究は実用的な計算コストで動作する新モデルを提案する。	Utkarsh Singh, Aaron Z. Goldberg,	qml	2024	2402.00653
収集	情報完全量子測定のための双框架最適化 Dual frame optimization for informationally complete quantum measurements 古典的シャドウを含むランダム測定プロトコルの双操作子への一般化について、その最適化手法を提案する。	Laurin E. Fischer, Timothée Dao, I	qml	2024	2401.18071
収集	ノイズのある量子カーネルの性能特性 Power Characterization of Noisy Quantum Kernels ノイズを含む量子カーネルの性能を理論的に解析し、全体デポラリゼーションノイズ下で入力データに依存する最適予測を示す。	Yabo Wang, Bo Qi, Xin Wang et al.	qml	2024	2401.17526
収集	分散型固定設計量子チップと量子チャネルを用いた連合学習 Federated learning with distributed fixed design quantum chips and quantum channels 古典連合学習のプライバシー脆弱性を解消するため、量子チャネルの測定による情報消失検知特性を活用した量子版連合学習を提案する。	Ammar Daskin	qml	2024	2401.13421
収集	量子機械学習の包括的レビュー：NISQから耐障害性へ A comprehensive review of Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance 量子機械学習の概念を網羅的かつ中立にレビューする。NISQ時代の手法から耐障害性のある将来への展開までを解説する。	Yunfei Wang, Junyu Liu	qml	2024	2401.11351
収集	ノイズ存在下における幾何学的量子機械学習での対称性破れ Symmetry breaking in geometric quantum machine learning in the presence of noise 等変量子ニューラルネットワークのハードウェアノイズ影響を調査。理論研究に偏る中、ノイズが対称性破れを誘起し学習挙動を変化させることを示す。	Cenk Tüysüz, Su Yeon Chang, Maria	qml	2024	2401.10293
収集	量子エントロピーおよび距離尺度の統一推定のための量子ニューラルネットワークの分解 Disentangling quantum neural networks for unified estimation of quantum entropies and distance measures フォン・ノイマン・エントロピーやブーア距離などを推定する分解量子ニューラルネットワーク(DEQNN)を提案する。	Myeongjin Shin, Seungwoo Lee, Juns	qml	2024	2401.07716
収集	なぜ量子機械学習に注目するのか Why we care (about quantum machine learning) 過去10年で注目を集める量子機械学習は、理論的検証や小規模実験段階にある。本論文は、この量子技術分野における重要性を考察する。	Richard A. Wolf	qml	2024	2401.07547
収集	強化学習のための量子アドバンテージアクタークリティック Quantum Advantage Actor-Critic for Reinforcement Learning 高次元状態の効率的な表現を活かし、古典コンポーネントの一部を置換した変分量子回路を用いた新しい強化学習手法を提案する。	Michael Kölle, Mohamad Hagog, Fabi	qml	2024	2401.07043
収集	量子生成拡散モデル：量子状態アンサンブル生成のための完全な量子力学的モデル Quantum Generative Diffusion Model: A Fully Quantum-Mechanical Model for Generating Quantum State Ensemble 物理的に重要な混合量子状態を生成する際、逆向きステップの物理的妥当性を保った拡散プロセスは非自明である。本研究は完全な量子力学的モデルを提案する。	Chuangtao Chen, Qinglin Zhao, Meng	qml	2024	2401.07039
収集	量子ニューラルネットワークの量子情報デコーダとしての優位性 Advantage of Quantum Neural Networks as Quantum Information Decoders トポロジカル量子メモリにおける量子情報の読み出し誤りを、量子ニューラルネットワークを用いたデコーディングで解決する優位性を示す。	Weishun Zhong, Oles Shtanko, Ramis	qml	2024	2401.06300
収集	ニューラル量子カーネル：量子ニューラルネットワークを用いた量子カーネルの訓練 Neural quantum kernels: training quantum kernels with quantum neural networks 量子埋め込みを用いて古典データを量子特徴状態にエンコードし、ベクトル類似性の測定により埋め込み量子カーネル(EQK)を構成する。	Pablo Rodriguez-Grasa, Yue Ban, Mi	qml	2024	2401.04642
収集	VIOLET: 説明可能な量子ニューラルネットワークのためのビジュアルアナリティクス VIOLET: Visual Analytics for Explainable Quantum Neural Networks 量子機械学習の進展に伴い量子ニューラルネットワーク（QNN）が急速に発展しているが、その直感に反する性質は解釈を困難にする。本研究はQNNのexplainabilityを支援するビジュアルアナリティクス手法VIOLETを提案する。	Shaolun Ruan, Zhiding Liang, Qiang	qml	2023	2312.15276
収集	連合型量子ロングショータームメモリ（FedQLSTM） Federated Quantum Long Short-term Memory (FedQLSTM) 量子連合学習を用いてデータプライバシーを維持しながら複数のクライアント間で協同学習を可能にするFedQLSTMフレームワークを提案する。	Mahdi Chehimi, Samuel Yen-Chi Chen	qml	2023	2312.14309
収集	連続環境における量子強化学習のための変分量子回路設計 Variational Quantum Circuit Design for Quantum Reinforcement Learning on Continuous Environments 強化学習アルゴリズムに量子サブモジュールを用いる量子強化学習において、ニューラルネットワークの変分量子回路への置換を検討する。	Georg Kruse, Theodora-Augustina Dr	qml	2023	2312.13798
収集	分割特徴符号化による分散型量子ニューラルネットワーク Distributed Quantum Neural Networks via Partitioned Features Encoding 限定された量子ビットと浅い回路による表現力不足や勾配消失の問題に対処するため、分散型量子ニューラルネットワーク手法を提案する。	Yoshiaki Kawase	qml	2023	2312.13650
収集	等方性量子畳み込みニューラルネットワークにおけるデータ埋め込みの役割 The role of data embedding in equivariant quantum convolutional neural networks 幾何的深層学習の考え方を量子機械学習に導入し、データ対称性を制約として利用する等方性量子ニューラルネットワークについて研究する。	Sreetama Das, Stefano Martina, Fil	qml	2023	2312.13250
収集	古典クライアント向け量子連合学習フレームワーク A Quantum Federated Learning Framework for Classical Clients 量子計算資源の不足課題に対し、古典クライアントでも量子機械学習モデルの連合学習を可能にするフレームワークを提案する。	Yanqi Song, Yusen Wu, Shengyao Wu	qml	2023	2312.11672
収集	量子生成敵対ネットワーク：古典と量子の融合 Quantum Generative Adversarial Networks: Bridging Classical and Quantum Realms 古典的なGANに量子要素を統合する新手法を示し、両者の融合による新しい可能性を探る。	Sahil Nokhwal, Suman Nokhwal, Saur	qml	2023	2312.09939
収集	勾配隠蔽によるプライバシー保護量子連合学習 Privacy-preserving quantum federated learning via gradient hiding 分散量子リソースを活用する分散量子機械学習におけるプライバシー保護手法を提案する。勾配隠蔽により分散計算プロトコル内のプライバシーを確保する。	Changhao Li, Niraj Kumar, Zhixin S	qml	2023	2312.04447
収集	高次元データ分類におけるハイブリッド量子ニューラルネットワーク Hybrid Quantum Neural Network in High-dimensional Data Classification 古典CNNと量子ニューラルネットワークを組み合わせ、最先端の精度を超えるモデルを提案。	Hao-Yuan Chen, Yen-Jui Chang, Shih	qml	2023	2312.01024
収集	金融分類タスクにおける量子マルチカーネル学習 Quantum Multiple Kernel Learning in Financial Classification Tasks 金融分類において量子カーネル法が二値分類で成功している。本研究は、金融サービスの予測モデル精度向上に向けた量子機械学習の適用可能性を検討する。	Shungo Miyabe, Brian Quanz, Noriak	qml	2023	2312.00260
収集	トラップイオンシミュレーションプラットフォームを用いた量子忠実度カーネル Quantum fidelity kernel with a trapped-ion simulation platform 量子カーネル法の汎化性能とスケーラビリティの課題に対し、帰納的バイアスの概念を用いた戦略を検討する。	Rodrigo Martínez-Peña, Miguel C. S	qml	2023	2311.18719
収集	非因果順序における非安定性の増強 Enhancement of non-Stabilizerness within Indefinite Causal Order 量子スイッチを用いた非安定性の増強を調査。因果順序の重ね合わせにより、従来の手法を凌駕する量子高速化を定量化した。	Yin Mo, Chengkai Zhu, Zhiping Liu	qml	2023	2311.15494
収集	トレース誘起量子カーネルの統一枠組み A Unified Framework for Trace-induced Quantum Kernels 量子カーネル法は機械学習の量子優位性実現候補である。本稿は一般的なgを含むすべてのトレース誘起量子カーネルを統合する枠組みを提案する。	Beng Yee Gan, Daniel Leykam, Supan	qml	2023	2311.13552
収集	Nav-Q: 自動運転車の衝突回避ナビゲーションのための量子ディープ強化学習 Nav-Q: Quantum Deep Reinforcement Learning for Collision-Free Navigation of Self-Driving Cars 自動運転車の衝突回避ナビゲーションはNP困難問題であり、従来はDRLで解決してきたが、量子強化学習を用い、計算資源と学習期間を削減するNav-Q手法を提案する。	Akash Sinha, Antonio Macaluso, Mat	qml	2023	2311.12875
収集	ニューラル量子埋め込み:量子教師あり学習の限界突破 Neural Quantum Embedding: Pushing the Limits of Quantum Supervised Learning 古典データを量子機械学習に適用するための前提である量子埋め込みを、正値・トレース保存写像の制限を超えて最適化する「NQE」手法を提案する。	Tak Hur, Israel F. Araujo, Daniel	qml	2023	2311.11412

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