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／51〜100件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	構造化量子カーネルによるカオス予測 Structured Quantum Kernels for Chaotic Forecasting Quantum kernelsは指数的な特徴空間を約束するが、表現力の高い回路はGram行列を無情報にし、帯域幅調整は古典的RBFに崩壊する。本研究は量子カーネルの構造に関する問いに答える。	Zhihui Wang, Sujit Roy, Ata Akbari	qml	2026	2609.13360
収集	quditプロセッサ上で誤差逆伝播を備えた量子ニューラルネットワーク Quantum neural network equipped with backpropagation on a qudit processor 量子ニューラルネットワーク(QNN)は量子プロセッサのヒルベルト空間次元でサイズが制約されるが、quditプロセッサ上でバックプロパゲーションを備えたQNNを実装した。	Yibo Yuan, Zhuoyue Xu, Zhenyue Du	qml	2026	2609.12500
収集	コヒーレント Floquet 量子リザーバによる分子物性予測 Coherent Floquet quantum reservoirs for molecular property prediction 離散時間結晶（DTC）のダイナミクスに基づく量子リザバーアーキテクチャを構築し、分子特性予測を行う。	Luofei Wang, Da Zhang, Congren Wan	qml	2026	2609.11071
収集	量子に着想を得た対角重み付き行列関数のための脱量子化法：最適化されたランダム特徴を用いた学習への応用 A Quantum-Inspired Dequantization Method for Diagonally Weighted Matrix Functions: Application to Learning with Optimized Random Features 量子インスパイア古典アルゴリズムは量子MLの一部をdequantizeするが、QSVTの最適化ランダム特徴サンプラーは既存枠組みでカバーされない。	Natsuto Isogai, Mio Murao, Hayata	qmlhardware-demosalgorithms-ftqc	2026	2609.10729
収集	Quantum Gaussian Process Regressionにおける表現力と過学習の両立 Balancing Expressivity and Overfitting in Quantum Gaussian Process Regression Active learningは高価なブラックボックス関数のモデル化に用いられ、サロゲートとしてGaussian Process Regression (GPR)を用いる場合、その性能は表現力と過学習のバランスに依存する。	Saasha Joshi, Udson C. Mendes, Luk	qml	2026	2609.09407
収集	双対ユニタリ回路をプラットフォームとする量子リザーバーコンピューティング Dual-unitary Circuits as a Platform for Quantum Reservoir Computing 量子リザバー計算(QRC)のプラットフォームとして、ブリックワークアーキテクチャの双ユニタリ回路を探求し、現在のNISQデバイスに適していることを示した。	Gabriel O. Alves, Pieter W. Claeys	qml	2026	2609.09292
収集	センサ内量子リザバーコンピューティングによる非再現性事象の量子センシング強化 Quantum Sensing of Non-Repeatable Events Enhanced by In-Sensor Quantum Reservoir Computing ダイヤモンド中の高密度NVアンサンブルは高感度磁気測定を可能にするが、多くの量子センシングは再現可能なターゲット場に依存し、DD磁気測定では繰り返し測定でπパルス間隔を掃引して推定を可能にする。	Daiki Sasaki, Hideaki Kawaguchi, Y	error-mitigationqml	2026	2609.06292
収集	創発的量子ネイティブアクセスを用いた量子機械学習のプライバシーリスクの特徴づけ Characterizing Privacy Risks of Quantum Machine Learning with Emergent Quantum-Native Access QMLは急速に進歩し、そのプライバシーリスクの研究が始まっており、古典MLの漏洩経路に加え量子固有のリスクも含む。既存の保護研究はQML-asに焦点を当てる。	Liou Tang, James Joshi, Ashish Kun	qml	2026	2609.05702
収集	量子生成モデルによるSAR・InSAR変化検出 SAR and InSAR Change Detection with Quantum Generative Models SAR/InSARの変化検出は災害対応、インフラ監視、土地利用執行に不可欠だが、従来の背景推定器は観測ピクセル統計から条件付き期待値を直接形成し、性能が劣化する。	Samwel K. Sekwao, Shaunak De, Alex	qmlhardware-demos	2026	2609.05313
収集	後処理におけるデータ損失が量子ニューラルネットワークの学習と推論に及ぼす影響 Impact of Data Loss in Postprocessing on Training and Inference of Quantum Neural Networks 量子ハードウェアの大規模化に伴い、シミュレータ由来のpostprocessingは実機で仮定崩れによりデータ損失を起こし、それがQuantum Neural Networksのトレーニングと推論に影響し、高レベル出力からは検出困難であることを論じる。	Soraya V. Panambalom, Edoardo Alta	qmlsoftware-stack	2026	2609.05060
収集	Qmes: 量子カーネル法における符号化選択のための量子メタ学習 Qmes: Quantum Meta-Learning for Encoding Selection in Quantum Kernel Methods 量子カーネル法におけるエンコーディング回路選択を自動化するオープンソースPythonパッケージQmesを提案する。従来はデータセットごとに全回路の構築・評価が必要で高コストだったが、Qmesはこれを効率化する。	Dao Duy Tung, Quoc Chuong Nguyen,	qml	2026	2609.04652
収集	量子ハードウェアにおけるジェットタギングのための量子グラフニューラルネットワーク Quantum Graph Neural Networks for Jet Tagging on Quantum Hardware ジェットはLHCでの精密測定や新物理探索、将来のEICでの核子構造研究などコライダー物理の中心であり、その分類と事前選択に量子機械学習を探求する。	Benjamin Jobilal, Jinghong Yang, T	qml	2026	2609.04367
収集	コヒーレント量子学習のための量子ハミルトニアン進化 Quantum Hamiltonian Evolution for Coherent Quantum Learning Coherent Quantum Learning (CQL)を導入。パラメータを量子自由度とし、損失関数をエンコードしたHamiltonianで進化させる。既存の量子機械学習は古典的最適化（勾配推定）を保持する。	Ignacio B. Acedo, Javier Gonzalez-	qmlalgorithms-ftqc	2026	2609.03640
収集	化学基盤モデルを用いた量子機械学習のための離散化考慮ファインチューニング Discretization-Aware Fine-Tuning for Quantum Machine Learning with Chemical Foundation Models 実用的なQML（分類など）では、近未来の量子デバイスの高次元データ符号化容量制限が、最適化されたbasis-encoded（bit-bit）設定でcross-class collisionsを引き起こす。	Shunji Matsuura, Sonika Johri	qmlhardware-demos	2026	2609.03220
収集	コライダー系統誤差と量子推定不確実性における量子イベント分類器の条件付き妥当性 Conditional validity of quantum event classifiers under collider systematics and quantum estimation uncertainty 展開された量子ML分類器のクレームは、データシフトや有限ショットの量子評価によるモデルランダム化で失敗しうる。情報条件付きフェイルクローズ監査フレームワークがsupported/refuted/unresolved判定とanytime-valid誤り制御を提供する。	Roberto Fernández-Barrios, Iker Pa	qml	2026	2609.02781
収集	フラクタル次元による角度エンコードデータにおける量子カーネル崩壊の予測 Fractal dimension predicts quantum kernel collapse in angle-encoded data Angle-encoded quantum kernelsはデータの内在次元より広いと崩壊する。相関フラクタル次元D2をqubit予算とし、FD-ASEで選んだ座標をエンコードする手法を9データセットで検証した。	Ana Paula Appel	qml	2026	2609.00475
収集	ZZ feature mapは符号なしラプラシアン計量を誘導する：量子カーネル回帰のための閉形式古典的サロゲート The ZZ feature map induces a signless Laplacian metric: a closed-form classical surrogate for quantum kernel regression エンコーディング帯域幅の調整により量子カーネルは古典カーネルへの優位性を失い、RBFカーネルに類似する。その解析的裏付けは分離可能回路に限られ、エンタングリング回路は定性的にしか捉えていない。	Erkut Tekeli	qml	2026	2608.29422
収集	ハードウェア効率的なExchange-Only QML：磁気勾配なしのペア間結合による一重項-三重項スピン鎖 Hardware-Efficient Exchange-Only QML: Singlet-Triplet Spin Chains via Inter-pair Coupling without Magnetic Gradients 標準的なexchange-only qubitsは論理キュービットあたり3スピン必要だが、2スピン単位は磁場勾配が必要。提案は磁場勾配なしでペア間結合によるsinglet-tripletスピンチェーンで資源効率を改善。	Yuichiro Minato	trainabilityqml	2026	2608.29017
収集	調整可能な量子メモリを持つ最近接スピンチェーンによる、量子リザーバーから量子エクストリーム学習マシンへの展開 From quantum reservoirs to quantum extreme learning machines through a nearest-neighbor spin chain with tunable quantum memory Quantum Reservoir Computing (QRC)は過去入力を記憶するが、Quantum Extreme-Learning Machine (QELM)はリセットして最新入力のみ応答する。通常別物として扱われるが、近接スピンチェーンで統合する。	Carlos Ramon-Escandell, Arnau Rier	qml	2026	2608.28440
収集	高エネルギー物理学の衝突データにおける回帰のための古典機械学習と量子機械学習の比較 Comparing Classical and Quantum Machine Learning for Regression in High Energy Physics Collision Data 実験高エネルギー物理学における粒子衝突イベントの分類・回帰の計算課題に対し、本研究は4つの古典的機械学習アーキテクチャ（SVMなど）を体系的に比較する。	Tariq Mahmood, Zain ul Abidin, Itz	qml	2026	2608.28084
収集	高エネルギー物理学におけるトラックベースの分類のための量子カーネル法の評価 Evaluating Quantum Kernel Methods for Track-Based Classification in High-Energy Physics 大規模量子カーネル分類の体系的な設計を提示し、CLAS12の重心ベース特徴を用いた粒子トラック分類用QSVCで実証する。各イベントはZZFeatureMapで6量子ビットに符号化され、その忠実度が量子カーネルを定義する。	Emmanuel Billias, Nikos Chrisochoi	qml	2026	2608.27333
収集	スペックルパターンと量子ネットワークパラメータの同時最適化による量子強化ゴーストイメージング認識 Quantum-enhanced ghost imaging recognition via joint optimization of speckle patterns and quantum network parameters Ghost imagingは非局所再構成と干渉頑健性を持つが、超低サンプリング率での高忠実度認識が課題。量子機械学習はノイズのある中規模量子デバイスでの効率的特徴抽出に有望だが、既存手法には課題がある。	Yirui Mao, Xiangyu Ge, Yuhang Tu e	qml	2026	2608.26972
収集	類似性が相互作用駆動であるとき：体制に敏感な学習のための量子カーネル When Similarity Is Interaction-Driven: Quantum Kernels for Regime-Sensitive Learning 類似性が距離だけでなく変数間の相互作用で決まる状況に着目し、局所摂動に敏感な詐欺・異常検知のため、thin-slab interaction modelとinteraction-driven quantum kernelsを導入した。	Hanqiu Peng, Jianlong Lu, Ying Che	qml	2026	2608.24631
収集	量子機械学習における有限ノイズ最適と汎化の理論 A Theory of Finite-Noise Optima and Generalization in Quantum Machine Learning 量子ノイズは量子機械学習を劣化させると期待されるが、適度なノイズがテスト誤差を減らす現象は、弱いノイズの誤差蓄積や強いノイズの訓練可能性崩壊では説明できない。本研究では統計的学習理論を開発する。	Ziyu Zhang, Zikang Jia, Xiaosong L	trainabilityqml	2026	2608.24229
収集	測定誘起情報損失下での量子センシングのためのQML QML for Quantum Sensing under Measurement-Induced Information Loss ダイヤモンド中のNVセンターは高感度磁気センサーとして有望だが、NISQ時代にはノイズ・有限ショット・測定限界により信頼できる情報抽出が困難である。	Sounak Bhowmik, Himanshu Thapliyal	qml	2026	2608.23934
収集	雲量に対する量子モデルのシャドウモデルおよび有限サンプリングノイズの影響 Shadow models of a quantum model for cloud cover and the influence of finite sampling noise 現在のハードウェア制約により量子機械学習ではハイブリッド計算が必要である。本研究は有限サンプリングノイズが雲量予測量子モデルに与える影響を解析する。	Hedwig Keller, Mierk Schwabe, Vero	qml	2026	2608.20076
収集	バーンスタイン-バザラニ・ネットワーク：干渉による量子機械学習 Bernstein-Vazirani Networks: Quantum Machine Learning by Interference 教師あり学習における量子干渉を活用する非変分型量子機械学習フレームワーク「BVN」を提案する。	Natacha Kuete Meli, Tolga Birdal,	qml	2026	2608.19043
収集	サプライチェーンリスク予測における量子フェデレーテッドアンラーニングのための動的エンタングルメント重み付きプルーニング Dynamic Entanglement-Weighted Pruning for Quantum Federated Unlearning in Supply-Chain Risk Prediction GDPR対応のためモデルからのデータ除去権を保障しつつ、クライアントデータの不流出でサプライチェーンリスク予測を可能とする量子フェデレーテッド学習における再学習の効率化手法を提案する。	Aditya Kumar, Sumit Chongder	qml	2026	2608.17069
収集	PAS-QFL: クライアントデータの非均一性における量子連合学習用のパーソナライズ Ansatz 選択 PAS-QFL: Personalized Ansatz Selection for Quantum Federated Learning under Client Data Heterogeneity 既存の量子連合学習は同一 Ansatz を仮定するが、本研究は非均一データ向けのパーソナライズ選択手法を提案する。	Jindi Wu, Qun Li	qml	2026	2608.14995
収集	線形化量子信号処理 Linearised quantum signal processing QSP/QSVTとUHETといった量子関数プログラミングの2つのパラダイムを統合し、線形化された量子信号処理手法を提案する。	Marek Arsenault, Hlér Kristjánsson	qmlhamiltonian-simulation	2026	2608.14387
収集	CoQui: エンドツーエンド画像生成のための座標条件型量子暗黙生成敵対ネットワーク CoQui: A Coordinate-Conditioned Quantum Implicit Generative Adversarial Network for End-to-End Image Generation 既存の量子GANは解像度に応じてリソースが増大する課題がある。本手法は座標を条件とし、解像度に依存しない生成を実現する。	Xue Yang, Rigui Zhou, ShiZheng Jia	qml	2026	2608.11884
収集	検出器変動下での衝突機イベント選択における堅牢な量子機械学習 Robust Quantum Machine Learning for Collider Event Selection under Detector Variability 検出器の劣化やドリフトによりデータ分布が変化すると学習モデルが劣化する。本研究は、このような変動下で堅牢な量子機械学習手法を提示する。	Christopher Brown, Michael Spannow	qml	2026	2608.11330
収集	入力問題：量子機械学習の恒久的ボトルネック The Input Problem: A Permanent Bottleneck for Quantum Machine Learning 古典データを量子アルゴリズムに入力する際のエンコーディングコストを見直し、それがアルゴリズム自体のコストを上回ることを指摘する。	Muhammad Faryad	qml	2026	2608.08433
収集	確率分布近似分解における効率的な再サンプリング Efficient re-sampling in quasi-probability decompositions 近距離量子デバイスの制約に対し、QPDを用いて非局所演算をローカル演算に分解する手法のサンプリングオーバーヘッドを削減する再サンプリング手法を提案する。	Sara Santos, Stefan Woerner, Vince	qml	2026	2608.02075
収集	多重結合型可変量子回路による量子Transformer BSDEソルバー Quantum Transformer BSDE Solver via Multi-Layer Fully-Connected Variational Quantum Circuits 高次元偏微分方程式の求解において、深層BSDE法を用いた強化学習解釈に基づく量子アルゴリズムを提案する。	Howard Su, Huan-Hsin Tseng, Chi-Sh	qml	2026	2607.25162
収集	QuantumChain：金融詐欺検出のためのブロックチェーン連携量子連合学習 QuantumChain: Blockchain-Backed Quantum Federated Learning for Financial Fraud Detection 分散データとプライバシー制約への対応として、量子連合学習フレームワークQuantumChainを提案する。ハイブリッド量子ニューラルネットワークと暗号化集約、ブロックチェーン監査性を統合した。	Epameinondas Douros, Konstantinos	qml	2026	2607.21449
収集	IBM Quantum ハードウェアにおける4量子ビットZZ量子カーネルのStatevector参照幾何学生存率：3つの実行構成にわたる固定部分集合による診断 Statevector-Referenced Geometry Survival of a Four-Qubit ZZ Quantum Kernel on IBM Quantum Hardware: A Fixed-Subset Diagnostic Across Three Execution Configurations 量子カーネル法の幾何学的生存率を、ibm_fez上で24組のデータを用いて評価。計1024ショットで基礎および動的デカップリング構成における幾何学的整合性を検証。	Rostyslav Sipakov	qml	2026	2607.20377
収集	多クラス量子アラインドセントロイドカーネル A Multiclass Quantum Aligned Centroid Kernel 学習可能量子カーネル法McQuackを提案。訓練データサイズに2次スケーリングする固定カーネルの課題を解決し、多クラス分類を内在的に処理する。解説記事 →	Kilian Tscharke, Pascal Debus	qml	2026	2607.19782
収集	Blind Transpiler: 普遍的に盲点かつホモモルフィックな量子計算のためのオープンソースライブラリ Blind Transpiler: An open-source library for universally blind and homomorphic quantum computations 限定的な能力のクライアントが、データや計算内容を伏せたまま遠隔サーバーに複雑な計算を委託する手法を実現するライブラリ。	Mohit Joshi, Manoj Kumar Mishra, S	qml	2026	2607.17131
収集	耐量子暗号の堅牢性評価のための量子機械学習への展望 Towards quantum machine learning for assessing the resilience of post-quantum cryptography 耐量子暗号の脆弱性発見において、現在の限られた量子コンピュータの利用可能性を探る。	Jarosław A. Miszczak	qml	2026	2607.13722
収集	PQFA: 融合表現を用いたマルチモーダル分類のための並列量子特徴_augmentation PQFA: Parallel Quantum Feature Augmentation of Fused Representations for Multimodal Classification マルチモーダル学習の融合後処理を強化するPQFA手法を提案。浅い変分量子回路を複数適用するハイブリッド量子古典フレームワークである。	Mingzhu Wang, Yun Shang	qml	2026	2607.13466
収集	認証済み量子ニューラルネットワーク設計のための自律型形式化 An Agentic Formalization for Certified Quantum Neural Network Design 量子ニューラルネットワークの設計において、表現力と学習可能性のバランスを取るため、量子信号処理と動的李Lie代数を用いた定式化を行う。	Mingrui Jing, Lei Zhang, Yusheng Z	qmlhamiltonian-simulation	2026	2607.12981
収集	量子ニューラルネットワーク演算子に対する非可換ボロノフスカヤの定理 A Non-Commutative Voronovskaya Theorem for Quantum Neural Network Operators 任意の量子チャネルの近似に対する量子ニューラルネットワーク演算子の完全漸近展開を示し、誤差が 1/n の整数冪からなる3つの異なる部分に分割されることを明らかにした。	Rômulo Damasclin Chaves dos Santos	qml	2026	2607.11907
収集	スペクトルホモトピーによる量子データ再アップロード分類器におけるフーリエロックの克服 Overcoming Fourier Locking in Quantum Data Re-uploading Classifiers via Spectral Homotopy DRU-PQCsの最適化障壁はフーリエロックである。スペクトルホモトピー法によりこれを克服し、勾配ベース最適化を可能にする。	Spencer Topel	qml	2026	2607.11013
収集	量子多体系の時間発展予測における証明可能な学習分離 Provable learning separation for predicting time-evolution of quantum many-body systems 量子コンピュータは多体系のシミュレーションに適するため、物理的に意味のある量子機械学習タスクで学習分離を証明する。本研究では多体系ダイナミクスの学習性を検討する。	Rahul Bandyopadhyay, Riccardo Molt	qml	2026	2607.06472
収集	エンタングルメントを構造的複雑さの軸として：量子方策と価値関数の一般化に関する PAC ベイズ的見地 Entanglement as a Structural Complexity Axis: A PAC-Bayesian View of Generalization in Quantum Policies and Value Functions 量子強化学習におけるパラメータ化量子回路の一般化を、回路パラメータ数ではなくフィッシャー計量の有効次元に基づく PAC ベイズ枠組みで説明する。	Jian Xu, Delu Zeng, John Paisley e	qml	2026	2607.06230
収集	データ対称性を用いた量子ニューラルネットワークの正則化手法 A regularization method for quantum neural networks using data symmetry データ対称性を活用し、入力密度行列に基づく正則化手法を提案する。対称性に合致させるペナルティ項により、訓練効率の向上を図る。	Hiroshi Ohno	qml	2026	2607.03805
収集	量子もつれ予測のための自己注意機構 Self-Attention for Quantum Entanglement Prediction ヒルベルト空間の指数関数的増加により状態 tomography が不可能なため、量子もつれの信頼できる計測は困難である。本研究では、自己注意機構を用いてこの課題に対処する。	Anuj Gore, Roopayan Ghosh, Dylan L	qml	2026	2607.02767
収集	再構成ベースの異常検知における量子畳み込みオートエンコーダ Quantum Convolutional Autoencoders for Reconstruction-Based Anomaly Detection 効率的なパラメータ化と階層的情報表現を持つ量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を用い、量子機械学習における異常検知の手法を提案する。	Donovan Slabbert, Francesco Petruc	qml	2026	2607.02135
収集	グラフのための量子機械学習モデル Quantum machine learning models for graphs 幾何学的量子機械学習(GQML)モデルの設計に関する統一視点が欠如している。本研究では、等変ニューラルネットの設計知見を基盤とし、GQMLモデルの体系的な理解と設計指針を提示する。	Frédéric Sauvage, Pranav Kalidindi	qml	2026	2607.00698

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 2026-10-11 05:20:01