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／501〜550件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	対称性不変な量子機械学習力場 Symmetry-invariant quantum machine learning force fields 原子間シミュレーション用の効率的かつ高精度な力場を計算するため、変分量子学習モデルを用いて、ab initioデータからポテンシャルエネルギー面と原子力を予測する手法を提案する。	Isabel Nha Minh Le, Oriel Kiss, Ju	qml	2023	2311.11362
収集	量子ゼロサムゲームのナッシュ均衡探索における二次の高速化 A Quadratic Speedup in Finding Nash Equilibria of Quantum Zero-Sum Games 量子ゲーム理論において、古典的なナッシュ均衡計算のアルゴリズムを高速化する手法を提示し、量子ゼロサムゲームでの二次的高速化を示した。	Francisca Vasconcelos, Emmanouil-V	qml	2023	2311.10859
収集	量子分類器のアンサンブル Ensembles of Quantum Classifiers NISQ時代における量子分類アルゴリズムの実行手法として、機械学習のアンサンブルアプローチを提案する。	Emiliano Tolotti, Enrico Zardini,	qml	2023	2311.09750
収集	sQUlearn：量子機械学習のためのPythonライブラリ sQUlearn -- A Python Library for Quantum Machine Learning sQUlearnは、scikit-learnとの統合が可能でNISQ向け・ユーザフレンドリーなQML Pythonライブラリであり、研究者と実務者のための効率的なプロトタイピングとパイプライン処理を実現する。	David A. Kreplin, Moritz Willmann,	qml	2023	2311.08990
収集	進化的最適化を用いたマルチエージェント量子強化学習 Multi-Agent Quantum Reinforcement Learning using Evolutionary Optimization 自律走行などにおける重要課題であるマルチエージェント強化学習に量子力学の性質を活用し、モデルのパラメータ数を大幅に削減する手法を提案する。	Michael Kölle, Felix Topp, Thomy P	qml	2023	2311.05546
収集	量子生成敵対ネットワークの最適学習パラメータの探索 Finding Optimal Training Parameters for Quantum Generative Adversarial Networks GAN構造は機械学習において優れた成果を上げてきた。本論文では量子計算においてGANの最適トレーニングパラメータを見つける手法を提案する。	C. Strynar, R. M. Rajapakse	qml	2023	2310.19117
収集	量子ネットワークを用いた量子連合学習 Quantum Federated Learning With Quantum Networks 量子インターネットを活用し、機微データを保護しながら分散学習を実現する手法を提案する。	Tyler Wang, Huan-Hsin Tseng, Shinj	qml	2023	2310.15084
収集	古典および量子ネットワーク上の量子 federated learning の基礎 Foundations of Quantum Federated Learning Over Classical and Quantum Networks QFLは古典FLと量子技術の利点を統合し、高次元データの処理を可能にする。これは古典・量子両ネットワークで展開できる。	Mahdi Chehimi, Samuel Yen-Chi Chen	qml	2023	2310.14516
収集	多変量回帰問題への量子ニューラルネットワークモデルの応用 Application of quantum neural network model to a multivariate regression problem 量子ニューラルネットワークの回帰性能を検討。分類中心の評価から多変量回帰への適用を検証する。	Hirotoshi Hirai	qml	2023	2310.12559
収集	量子カーネル法による相互情報量の推定 Estimation of mutual information via quantum kernel method 非線形相関を持つ多変数間の独立性判定に有用な相互情報量推定手法を、量子カーネル法を用いて提案する。	Yota Maeda, Hideaki Kawaguchi, Hir	qml	2023	2310.12396
収集	量子カーネル法に関するハイパーパラメータ研究 A Hyperparameter Study for Quantum Kernel Methods 量子機械学習の有望な手法である量子カーネル法について、その解析可能性を利用し、幾何学的差異を用いたデータセットの事前選別手法を検証する。	Sebastian Egginger, Alona Sakhnenk	qml	2023	2310.11891
収集	CERTAINTY IN, CERTAINTY OUT: QML向けのREVQCs Certainty In, Certainty Out: REVQCs for Quantum Machine Learning 量子機械学習における指数関数的高速化の難しさを背景に、量子コンピュータのサンプリング特性を活用するREVQCsを提案する。	Hannah Helgesen, Michael Felsberg,	qml	2023	2310.10629
収集	減衰型量子分類器へ向けて Towards a dissipative quantum classifier 減衰工学を用いた新規量子分類器を提案する。補助量子ビットへの強い減衰により、古典データと減衰モード間の一一対応を実現し、中央のスピン量子ビットモデルで構成される。	He Wang, Chuanbo Liu, Jin Wang	qml	2023	2310.10254
収集	微分プライバシーを備えた連合量子機械学習 Federated Quantum Machine Learning with Differential Privacy 量子計算の不可複製定理による高いセキュリティを活かし、機微な学習データにおけるプライバシー保護を実現する。	Rod Rofougaran, Shinjae Yoo, Huan-	qml	2023	2310.06973
収集	変分量子アルゴリズムのための量子シャドウ勾配降下法 Quantum Shadow Gradient Descent for Variational Quantum Algorithms 量子ニューラルネットワークの変分量子回路学習において、状態崩壊や測定非互換性により困難な勾配推定に対し、量子シャドウを用いた勾配降下法を提案する。	Mohsen Heidari, Mobasshir A Naved,	qml	2023	2310.06935
収集	異常検出のための量子サポートベクターデータ記述 Quantum support vector data description for anomaly detection 教師なし学習アルゴリズム「QSVDD」を提案。浅い量子回路で異常検出用の最小体積超球を学習する。	Hyeondo Oh, Daniel K. Park	qml	2023	2310.06375
収集	量子ニューラルネットワークにおけるドロップアウトの一般的手法 A General Approach to Dropout in Quantum Neural Networks 古典MLの過学習を防止するドロップアウトを量子ネットワークに一般化し、汎化性能向上を図る手法を提案する。	Francesco Scala, Andrea Ceschini,	qml	2023	2310.04120
収集	六角形スピンネットワークとトポロジカル量子ニューラルネットワークの正確な評価 The exact evaluation of hexagonal spin-networks and topological quantum neural networks スピンネットワーク間の物理的スカラー積は、著者らが提案したトポロジカル量子ニューラルネットワークの基盤であるが、その効率的な評価は課題となっている。	Matteo Lulli, Antonino Marciano, E	qml	2023	2310.03632
収集	画像のp4m群対称性に対するほぼ等変量子ニューラルネットワーク Approximately Equivariant Quantum Neural Network for $p4m$ Group Symmetries in Images ノイズ耐性の高い近次量子デバイス向けQNNのアーキテクチャ設計において、問題非依存モデルの限界を克服するため、p4m群対称性にほぼ等変なネットワークを提案する。	Su Yeon Chang, Michele Grossi, Ber	qml	2023	2310.02323
収集	光子学における量子生成敵対学習 Quantum generative adversarial learning in photonics QGANは古典版を上回る可能性があるが、NISQ時代における学習性能の検証が不可欠である。	Yizhi Wang, Shichuan Xue, Yaxuan W	qml	2023	2310.00585
収集	交互層アンスatzが投影量子カーネルの学習可能性に与える影響 Effect of alternating layered ansatzes on trainability of projected quantum kernel 量子カーネル法の汎用性には消失勾配問題の解決が必要だが、本研究は交互層アンスatzが学習可能性に与える効果を分析する。	Yudai Suzuki, Muyuan Li	qml	2023	2310.00361
収集	クラウドにおける人間中心パラダイム用のハイブリッド量子・古典条件付き生成敵対ネットワークアルゴリズム A hybrid quantum-classical conditional generative adversarial network algorithm for human-centered paradigm in cloud クラウドなどの人間中心計算において、量子機械学習アルゴリズムの一種である量子GANの応用性について考察する。	Wenjie Liu, Ying Zhang, Zhiliang D	qml	2023	2310.00246
収集	SU(d)対称ランダムユニタリ：量子スクランブリング、誤り訂正、機械学習 SU(d)-Symmetric Random Unitaries: Quantum Scrambling, Error Correction, and Machine Learning SU(d)対称性を持つランダムユニタリを解析し、量子スクランブリング、誤り訂正、機械学習への応用を明らかにした。	Zimu Li, Han Zheng, Yunfei Wang et	qml	2023	2309.16556
収集	混合参照状態を用いた量子オートエンコーダー Quantum autoencoders using mixed reference states 純粋参照状態を用いた量子オートエンコーダーの符号化忠実度に上限が存在することを実証し、混合状態の利点を明らかにする。	Hailan Ma, Gary J. Mooney, Ian R.	qml	2023	2309.15582
収集	超伝導トランスモン3量子ビット上の量子機械学習向けエンコーディング最適化の実証 Encoding optimization for quantum machine learning demonstrated on a superconducting transmon qutrit 2準位より構成要素が少ない3準位系を用いた量子回路の可能性を検討。機械学習分類への適用に向け、データエンコーディング手法を提案・評価した。	Shuxiang Cao, Weixi Zhang, Jules T	qml	2023	2309.13036
収集	パラメータ化量子回路のための厳密かつ効率的な勾配境界 Tight and Efficient Gradient Bounds for Parameterized Quantum Circuits 変分量子アルゴリズムのスケーラビリティを阻む消失勾配問題を解明し、既存手法の制約を克服する厳密かつ効率的な勾配境界を提示する。	Alistair Letcher, Stefan Woerner,	qml	2023	2309.12681
収集	ランダムフーリエ特徴を用いた量子機械学習のデ量子化の可能性と限界 Potential and limitations of random Fourier features for dequantizing quantum machine learning 変分量子機械学習において、パラメータ化量子回路の構造がデ量子化に与える影響を、ランダムフーリエ特徴を用いて検討する。	Ryan Sweke, Erik Recio-Armengol, S	qml	2023	2309.11647
収集	コアセット選択は証明可能な一般化能力を持つ量子機械学習モデルの高速化に寄与する Coreset selection can accelerate quantum machine learning models with provable generalization 量子ニューラルネットワークと量子カーネルは量子機械学習の主要手法だが、学習効率が課題である。本研究ではコアセット選択による学習効率の向上を示す。	Yiming Huang, Huiyuan Wang, Yuxuan	qml	2023	2309.10441
収集	量子強化学習のための微分可能量子アーキテクチャサーチ Differentiable Quantum Architecture Search for Quantum Reinforcement Learning DQASはNISQ時代における量子回路の自動設計のための勾配ベース枠組であり、低忠実度やバレンプレート問題などの課題に対応する。	Yize Sun, Yunpu Ma, Volker Tresp	qml	2023	2309.10392
収集	安定符号に基づく状態準備およびデータ分類のための量子アルゴリズム Quantum Algorithms for State Preparation and Data Classification based on Stabilizer Codes 量子誤り訂正では、符号化された情報の完全性を判定するため syndromedetection 手順を用いる。安定符号においてこの手順は...	Pejman Jouzdani, H. Arslan Hashim,	qml	2023	2309.10087
収集	古典シャドウと量子最適質量輸送 Classical shadows meet quantum optimal mass transport M個の観測量の期待値推定プロトコルである古典シャドウに対し、局所的な量子ワッサーシュタイン距離の局所変種を提案する。	Giacomo De Palma, Tristan Klein, D	qml	2023	2309.08426
収集	量子リザーバー計算を用いた効率的な量子再帰強化学習 Efficient quantum recurrent reinforcement learning via quantum reservoir computing 量子リザーバー計算を活用し、部分的観測環境でのメモリ集約型タスクに対する量子再帰型ニューラルネットの課題を解決する効率的な強化学習手法を提案する。	Samuel Yen-Chi Chen	qml	2023	2309.07339
収集	すべてはスピンで足りる：スピンネットワークに基づくSU(2)等変変分量子回路 All you need is spin: SU(2) equivariant variational quantum circuits based on spin networks 群構造をパラメータ化量子回路に符号化し対称性を帰納的バイアスとする幾何的量子機械学習により最適化空間を制約する。本研究はスピンネットワークを用いたSU(2)等変回路の構築手法を提案する。	Richard D. P. East, Guillermo Alon	qml	2023	2309.07250
収集	浅いシャドウを用いたバリエーショナル量子アルゴリズムにおけるアンサツ非依存の指数関数的資源節約 Ansatz-Agnostic Exponential Resource Saving in Variational Quantum Algorithms Using Shallow Shadows 浅いシャドウを用い、化学シミュレーションや機械学習などの最適化問題に対するVQAの訓練に必要な量子資源を指数関数的に節約する手法を提案する。	Afrad Basheer, Yuan Feng, Christop	qml	2023	2309.04754
収集	量子カーネル生成における複数の適応度関数とエンタングルメントゲート Several fitness functions and entanglement gates in quantum kernel generation 量子機械学習の量子優位性追求において、サポートベクターマシン用量子カーネル法は有力な手法である。本論文では、量子計算における中核的役割を持つエンタングルメントに焦点を当て、複数の適応度関数とゲートを用いた量子カーネル生成を調査する。	Haiyan Wang	qml	2023	2309.03307
収集	相互情報量最大化量子生成敵対ネットワーク Mutual information maximizing quantum generative adversarial networks NISQ時代の有望な応用であるQGANはモード崩壊や特徴制御の欠如に課題がある。本研究は相互情報量を最大化し、これらの問題を解決する手法を提案する。	Mingyu Lee, Myeongjin Shin, Junseo	qml	2023	2309.01363
収集	量子例オラクルと調整可能な量子ニューラルネットワークによる厳密学習 Exact Learning with Tunable Quantum Neural Networks and a Quantum Example Oracle 量子厳密学習枠組みにおける調整可能な量子ニューラルネットワークを研究し、振幅増幅を用いた学習手法を提案する。	Viet Pham Ngoc, Herbert Wiklicky	qml	2023	2309.00561
収集	量子自動符号化器を用いた厳密なノイズ低減 Rigorous noise reduction with quantum autoencoders 量子自動符号化器を用いたノイズ低減手法を提案し、厳密な性能保証付きで実証した。	Wai-Keong Mok, Hui Zhang, Tobias H	error-correctionqml	2023	2308.16153
収集	画像多分類のためのハイブリッド量子ニューラルネットワーク構造 Hybrid Quantum Neural Network Structures for Image Multi-classification 量子ニューラルネットワークは低次元データに限定されるが、本論文は画像分類への適用手法を提案する。	Mingrui Shi, Haozhen Situ, Cai Zha	qml	2023	2308.16005
収集	QKSAN: 量子カーネル自己注意ネットワーク QKSAN: A Quantum Kernel Self-Attention Network 量子機械学習モデルに自己注意機構を導入し、大規模高次元データの情報間内在的関連性を抽出する。	Ren-Xin Zhao, Jinjing Shi, Xuelong	qml	2023	2308.13422
収集	量子ニューラルネットワークの解釈可能性について On the Interpretability of Quantum Neural Networks 深層ニューラルネットワークの解釈可能性が注目される中、複雑な量子ネットワークの振る舞いの説明可能性に関する研究。	Lirandë Pira, Chris Ferrie	qml	2023	2308.11098
収集	MosaiQ: NISQコンピュータ上の画像生成のための量子生成敵対ネットワーク MosaiQ: Quantum Generative Adversarial Networks for Image Generation on NISQ Computers NISQ向け量子生成敵対ネットワーク「MosaiQ」を提案し、従来手法の問題だった品質と堅牢性を改善する。	Daniel Silver, Tirthak Patel, Will	qml	2023	2308.11096
収集	量子機械学習を用いた量子状態トモグラフィー Quantum State Tomography using Quantum Machine Learning 大規模量子系への適用を目的とし、測定数制限の問題を克服するため、量子機械学習を量子状態トモグラフィーに統合する手法を提案する。	Nouhaila Innan, Owais Ishtiaq Sidd	qml	2023	2308.10327
収集	金融における量子生成敵対ネットワーク(qGAN)および量子循環ボルツマンマシン(QCBM)の実装 Implementing Quantum Generative Adversarial Network (qGAN) and QCBM in Finance 量子機械学習は量子コンピュータと古典機械学習の融合分野である。本研究は、金融分野におけるqGANとQCBMの実装手法について論じる。	Santanu Ganguly	qml	2023	2308.08448
収集	金融不正検出：量子機械学習モデルの比較研究 Financial Fraud Detection: A Comparative Study of Quantum Machine Learning Models 金融不正検出向け4つのQMLモデルを比較。量子SVM分類器が不正・正常両クラスでF1スコア0.98の最高性能を示した。	Nouhaila Innan, Muhammad Al-Zafar	qml	2023	2308.05237
収集	量子マシンラーニングにおけるオープン量子系の利点 Benefits of Open Quantum Systems for Quantum Machine Learning 環境との結合による散逸やノイズを克服し、量子デバイスのコヒーレンスと性能を向上させるオープン量子系の利点について述べる。	María Laura Olivera-Atencio, Lucas	qml	2023	2308.02837
収集	量子カーネルを用いたサポートベクター回帰による半教師あり異常検出 Semisupervised Anomaly Detection using Support Vector Regression with Quantum Kernel 量子計算の機械学習への応用可能性が注目される中、本論文では半教師あり学習による異常検出手法を提案する。	Kilian Tscharke, Sebastian Issel,	qml	2023	2308.00583
収集	量子サーキットオートエンコーダ Quantum Circuit AutoEncoder 量子状態圧縮の量子オートエンコーダをサーキット処理へ一般化し、新モデル「Quantum Circuit AutoEncoder」を提案する。	Jun Wu, Hao Fu, Mingzheng Zhu et a	qml	2023	2307.08446
収集	量子計算および量子機械学習時代の核物理学 Nuclear Physics in the Era of Quantum Computing and Quantum Machine Learning 量子シミュレーションと機械学習を用いた低エネルギー核物理問題の解決手法を検討する。	J. E. García-Ramos, A. Sáiz, J. M.	qml	2023	2307.07332
収集	CryptoQFL: 暗号化されたデータ上の量子 Federated Learning CryptoQFL: Quantum Federated Learning on Encrypted Data 中央集権型量子ニューラルネットワークは、大規模な訓練データ収集の時間的コストから多くの実世界の問題に対応できない。	Cheng Chu, Lei Jiang, Fan Chen	qml	2023	2307.07012

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