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／601〜650件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	量子ポリシー勾配アルゴリズム Quantum policy gradient algorithms 強化学習環境の量子アクセスによる学習高速化の可能性を検証し、その適用範囲と限界を分析する。	Sofiene Jerbi, Arjan Cornelissen,	qml	2022	2212.09328
収集	現実の製造欠陥画像分類のための量子カーネル Quantum Kernel for Image Classification of Real World Manufacturing Defects 低解像度画像分類において、量子シミュレータ上の量子カーネルは古典SVMを明確に上回ったが、実際の量子プロセッサでは結果に一貫性がなかった。	Daniel Beaulieu, Dylan Miracle, An	qml	2022	2212.08693
収集	確率性フローズンレイク環境の解決および量子アーキテクチャ選択の影響における量子強化学習 Quantum Reinforcement Learning for Solving a Stochastic Frozen Lake Environment and the Impact of Quantum Architecture Choices 量子強化学習モデルは古典的手法を量子カーネルで強化し、パラメータ数の削減や解到達時間の短縮が可能である。	Theodora-Augustina Drăgan, Maureen	qml	2022	2212.07932
収集	分子シミュレーションと創薬のためのハイブリッド量子生成敵対ネットワーク Hybrid Quantum Generative Adversarial Networks for Molecular Simulation and Drug Discovery 本稿は、創薬や材料科学において重要な分子シミュレーションを目的とした、ハイブリッド量子生成敵対ネットワークを提案する。	Prateek Jain, Param Pathak, Krishn	qml	2022	2212.07826
収集	最適化された行動復号化を用いた量子方策勾配アルゴリズム Quantum Policy Gradient Algorithm with Optimized Action Decoding ノイズあり中規模量子計算時代の期待される量子強化学習へ向けて、VQCを用いた量子方策勾配法のための新規な行動復号化手法を提案する。	Nico Meyer, Daniel D. Scherer, Axe	qml	2022	2212.06663
収集	量子情報ボトルネック法を用いた量子ニューラルネットワークの学習 Training quantum neural networks using the Quantum Information Bottleneck method 量子ニューラルネットワークの学習において、ネットワークを通じて伝達される性質に関する関連情報を最大化するための具体的手法を提示する。	Ahmet Burak Catli, Nathan Wiebe	qml	2022	2212.02600
収集	ランダム符号化による量子敵対的堅牢性の強化 Enhancing Quantum Adversarial Robustness by Randomized Encodings 量子機械学習モデルは敵対的攻撃に脆弱である。本研究は、ランダム符号化を用いて量子学習システムの堅牢性を向上させる手法を提案する。	Weiyuan Gong, Dong Yuan, Weikang L	qml	2022	2212.02531
収集	エンタングルメント制御回路とスーパーポジション符号化を用いた量子連合学習 Quantum Federated Learning with Entanglement Controlled Circuits and Superposition Coding 量子連合学習において、各量子コンピュータが量子ニューラルネットワークを局所的に訓練し、古典チャネルでゲートパラメータのみを送信する手法を提案する。	Won Joon Yun, Jae Pyoung Kim, Hank	qml	2022	2212.01732
収集	画像分類の強化のための反射等変量子神経ネットワーク Reflection Equivariant Quantum Neural Networks for Enhanced Image Classification 汎用的な量子機械学習アーキテクチャの課題に対処するため、反射等変性を備えた量子ニューラルネットワークを提案し、画像分類性能を向上させる。	Maxwell T. West, Martin Sevior, Mu	qml	2022	2212.00264
収集	古典データにおける量子忠実度カーネルによる優位性に対する数値的証拠 Numerical evidence against advantage with quantum fidelity kernels on classical data 量子カーネル法は特定の関数学習に有効とされるが、古典データへの適用では優位性を示唆する数値的証拠が得られなかった。	Lucas Slattery, Ruslan Shaydulin,	qml	2022	2211.16551
収集	近似複素振幅エンコーディングアルゴリズムとそのデータ分類問題への応用 Approximate complex amplitude encoding algorithm and its application to data classification problems 量子干渉を活用した機械学習において、古典ベクトルを量子状態に読み込むには一般に指数関数的な量子ゲート数が必要となる課題に対処する。	Naoki Mitsuda, Tatsuhiro Ichimura,	qml	2022	2211.13039
収集	普遍近似のための重複なし量子ニューラルネットワーク A duplication-free quantum neural network for universal approximation 量子ニューラルネットワークの普遍性は任意の関数を近似できる性質であり、その有効性を保証する。本研究は、テンソル積の同一コピーへのエンコーディング提案の問題点を示し、重複を回避する新手法を提案する。	Xiaokai Hou, Guanyu Zhou, Qingyu L	qml	2022	2211.11228
収集	分散型量子ニューラルネットワークへの招待 An Invitation to Distributed Quantum Neural Networks 大規模な深層学習モデルの訓練には分散技術が用いられる。本稿は、その量子版である分散型量子ニューラルネットワークの可能性を紹介する。	Lirandë Pira, Chris Ferrie	qml	2022	2211.07056
収集	クロスチャネルプーリングを用いた量子分割ニューラルネットワーク学習 Quantum Split Neural Network Learning using Cross-Channel Pooling 量子科学は機械学習や通信などで注目される中、量子ニューラルネットワークと統合された量子フェデレーテッドラーニング(QFL)が注目されている。	Won Joon Yun, Hankyul Baek, Joongh	qml	2022	2211.06524
収集	薬物反応予測のためのハイブリッド量子ニューラルネットワーク Hybrid quantum neural network for drug response prediction がん治療では副作用を最小化するため個別化された投与量が必要である。本研究は、薬物反応を予測するためにハイブリッド量子ニューラルネットワークを提案する。	Asel Sagingalieva, Mohammad Kordza	qml	2022	2211.05777
収集	機械学習による効率的かつ汎用的なエンタングルメント検出に向けて Towards efficient and generic entanglement detection by machine learning 機械学習支援のエンタングルメント検出プロトコルを提案。従来の忠実度に基づく手法よりノイズに強く、サンプル効率的で実用的な量子計算・通信に貢献する。	Jue Xu, Qi Zhao	qml	2022	2211.05592
収集	タスク固有量子計量学習を用いた変分量子カーネル Variational Quantum Kernels with Task-Specific Quantum Metric Learning ノイズ耐性のあるNISQデバイス向けの変分量子カーネル手法を提案し、タスク固有の量子計量学習により分類性能を向上させる。	Daniel T. Chang	qml	2022	2211.05225
収集	量子機械学習のためのリソース節約型オプティマイザー Resource frugal optimizer for quantum machine learning 近距離量子計算機における量子機械学習の学習課題を解決し、実ハードウェアでの実用的問題解決を目指すリソース効率的な最適手法を提案する。	Charles Moussa, Max Hunter Gordon,	qml	2022	2211.04965
収集	時系列のための量子永続ホモロジー Quantum Persistent Homology for Time Series データ点数に対する指数関数的な計算コストを解決するため、永続ホモロジーの量子アルゴリズムを提案する。	Bernardo Ameneyro, George Siopsis,	qml	2022	2211.04465
収集	量子強化学習に関する調査 A Survey on Quantum Reinforcement Learning 量子強化学習の文献概説を提供し、特に近年の進展を重点的に解説する。	Nico Meyer, Christian Ufrecht, Man	qml	2022	2211.03464
収集	ハミルトニアン量子生成敵対ネットワーク Hamiltonian Quantum Generative Adversarial Networks 2つの競合する量子最適制御を用いて未知の入力量子状態の生成を学習するHQuGANsを提案。古典GANの高次元分布学習の成功に着想を得たゲーム理論的枠組みを採用。	Leeseok Kim, Seth Lloyd, Milad Mar	qml	2022	2211.02584
収集	パルス効率的な量子機械学習 Pulse-efficient quantum machine learning パラメータ化量子回路を用いた量子機械学習は近傍の量子優位性候補だが、デバイスノイズが性能を制限する。本研究はノイズ耐性の向上を目的とする。	André Melo, Nathan Earnest-Noble,	qml	2022	2211.01383
収集	IQGAN: NISQデバイス上での画像生成のための堅牢な量子生成敵対ネットワーク IQGAN: Robust Quantum Generative Adversarial Network for Image Synthesis On NISQ Devices 本稿では、NISQデバイスで効率的に実装可能な多量子ビット画像生成のための量子GANフレームワーク「IQGAN」を提案する。	Cheng Chu, Grant Skipper, Martin S	qml	2022	2210.16857
収集	生成系化学における量子生成敵対ネットワークの利点の探求 Exploring the Advantages of Quantum Generative Adversarial Networks in Generative Chemistry 医薬品開発の低成功率と高コストを改善するため、機械学習の進展が期待されている。	Po-Yu Kao, Ya-Chu Yang, Wei-Yin Ch	qml	2022	2210.16823
収集	消失相似性問題を緩和するための量子フィッシャーカーネル Quantum Fisher kernel for mitigating the vanishing similarity issue 量子カーネル法はデータ間の類似性を測定するが、忠実度ベースのカーネルには消失相似性問題がある。本研究は、量子フィッシャー情報を用いた新規カーネル手法を提案する。	Yudai Suzuki, Hideaki Kawaguchi, N	qml	2022	2210.16581
収集	置換等変性量子ニューラルネットワークの理論的保証 Theoretical Guarantees for Permutation-Equivariant Quantum Neural Networks 量子ニューラルネットワークの訓練における極小点や平坦面の課題に対し、置換等変性の幾何学的手法により理論的保証を提供する。	Louis Schatzki, Martin Larocca, Qu	qml	2022	2210.09974
収集	等変量子ニューラルネットワークの理論 Theory for Equivariant Quantum Neural Networks インダクティブバイアスが弱い量子ニューラルネットワークは学習と一般化の問題に直面する。本研究はタスクの対称性を符号化する等変モデルの理論を提供する。	Quynh T. Nguyen, Louis Schatzki, P	qml	2022	2210.08566
収集	ノイズ存在下の量子カーネル法 Quantum Kernel Method in the Presence of Noise 機械学習のカーネル法は特徴空間へのデータ変換と線形モデルからなる。本研究はコスト関数の最適化に必要なカーネル行列の計算を扱う。	Salman Beigi	qml	2022	2210.08476
収集	幾何学的量子機械学習のための表現論 Representation Theory for Geometric Quantum Machine Learning 古典機械学習の対称性エンコーディング手法を量子理論と組み合わせ、幾何学的量子機械学習の分野を確立する。	Michael Ragone, Paolo Braccia, Quy	qml	2022	2210.07980
収集	ショット節約型かつ堅牢な量子カーネル分類器 Shot-frugal and Robust quantum kernel classifiers 近接量子ハードウェアの制約を考慮し、分類タスクにおける量子測定数Nの最適化を目指す研究。	Abhay Shastry, Abhijith Jayakumar,	qml	2022	2210.06971
収集	二項木上の刻印量子 walk の効率的な回路実装と強化学習への応用 Efficient circuit implementation for coined quantum walks on binary trees and application to reinforcement learning 二項木上の量子 walk の回路実装を提案し、資源使用の最適化と実行効率を提供する。	Thomas Mullor, David Vigouroux, Lo	qml	2022	2210.06784
収集	変分量子一類分類器 Variational quantum one-class classifier ノイズ耐性の中間スケール量子計算に適した、半教師あり量子機械学習アルゴリズム「変分量子一類分類器」を提案する。	Gunhee Park, Joonsuk Huh, Daniel K	qml	2022	2210.02674
収集	機械学習のための量子カーネルを用いたパラメータ化量子回路：ハイブリッド量子古典アプローチ Parameterized Quantum Circuits with Quantum Kernels for Machine Learning: A Hybrid Quantum-Classical Approach 古典データの重要性に伴い、QMLには量子古典ハイブリッド手法が求められる。PQC、特に量子カーネルPQCが一般的に用いられる。	Daniel T. Chang	qml	2022	2209.14449
収集	スケーラブルな離散量子生成敵対ニューラルネットワークに向けて Towards a scalable discrete quantum generative adversarial neural network バイナリデータ用完全量子GANを提示。ノイズ再アップロードと補助量子ビット等新規要素を組み合わせたアーキテクチャを提案する。	Smit Chaudhary, Patrick Huembeli,	qml	2022	2209.13993
収集	CERNビームラインにおける量子強化学習のためのハイブリッドアクタークリティックアルゴリズム Hybrid actor-critic algorithm for quantum reinforcement learning at CERN beam lines 離散環境向けFERLを多次元連続状態・動作空間へ拡張し、CERNビームラインの最適制御への適用を示唆する。	Michael Schenk, Elías F. Combarro,	qml	2022	2209.11044
収集	量子ビジョントランスフォーマー Quantum Vision Transformers 自然言語処理や画像解析で高性能な古典トランスフォーマーを拡張し、量子トランスフォーマーを設計・解析した。	El Amine Cherrat, Iordanis Kerenid	qml	2022	2209.08167
収集	量子ニューラルネットワークに基づくデータ再構成 Data reconstruction based on quantum neural networks 量子機械学習を用い、小サイズデータから大サイズデータを再構成する手法を示す。画像スーパー解像度など情報科学の重要課題を解決する。	Ming-Ming Wang, Yi-Da Jiang	qml	2022	2209.05711
収集	量子カーネルの分類効率向上におけるエンタングルメントの役割 The role of entanglement for enhancing the efficiency of quantum kernels towards classification 量子カーネル法を用いてハイパーパラメータを特定し、機械学習における量子優位性を実現する役割を考察する。	Diksha Sharma, Parvinder Singh, At	qml	2022	2209.05142
収集	未知のqubit-ユニタリ操作の決定論的かつ厳密な逆転 Reversing Unknown Qubit-Unitary Operation, Deterministically and Exactly 閉じたqubit系の時間逆転をシミュレートする、任意の未知のqubit-ユニタリ操作を決定論的かつ厳密に逆転するプロトコルを報告する。	Satoshi Yoshida, Akihito Soeda, Mi	qml	2022	2209.02907
収集	大規模量子カーネル機械のための決定論的およびランダム特徴量 Deterministic and random features for large-scale quantum kernel machine QNNを用いた教師あり機械学習は量子カーネル法と解釈できる。本研究は、大規模量子カーネル機械への適用に向けて、決定論的およびランダムな特徴量手法を提案する。	Kouhei Nakaji, Hiroyuki Tezuka, Na	qml	2022	2209.01958
収集	量子交エントロピーに基づく非平衡情報生成のJarzynski類似等式 Jarzynski-like Equality of Nonequilibrium Information Production Based on Quantum Cross Entropy フォン・ノイマンエントロピーに関連する変数の場合、2回測定スキームは非現実的となる。そこで1回測定スキームを用い、量子交エントロピーに基づくJarzynski類似等式を導出した。	Akira Sone, Naoki Yamamoto, Tharon	qml	2022	2209.01761
収集	1回通信複雑性の非IID量子連合学習 Non-IID Quantum Federated Learning with One-shot Communication Complexity クライアントデータが非IIDの場合、量子連合学習の性能評価と、1回通信で実装可能な手法について検討する。	Haimeng Zhao	qml	2022	2209.00768
収集	量子フェデレーテッド学習のための連邦量子自然勾配降下法 Federated Quantum Natural Gradient Descent for Quantum Federated Learning 分散型量子デバイス間の通信オーバーヘッドを最小化するため、量子フェデレーテッド学習用の効率的な学習アルゴリズム「連邦量子自然勾配降下法」を提案する。	Jun Qi	variational-algorithmsqml	2022	2209.00564
収集	AutoQML: グレースケール画像を用いた遺伝的アルゴリズムによる堅牢な量子インスパイアード分類器の自動生成と学習 AutoQML: Automatic Generation and Training of Robust Quantum-Inspired Classifiers by Using Genetic Algorithms on Grayscale Images 多目的遺伝的アルゴリズムを用い、グレースケール画像に対し量子インスパイアード分類器を自動生成・学習するハイブリッドシステムを提案した。最小回路と高精度を実現する動的適合度関数により、汎用性と堅牢性を確保した。	Sergio Altares-López, Juan José Ga	qml	2022	2208.13246
収集	交互層型変分量子回路は古典シャドウを用いて効率的に古典最適化可能 Alternating Layered Variational Quantum Circuits Can Be Classically Optimized Efficiently Using Classical Shadows 交互層型変分量子回路のパラメータ最適化が、古典シャドウ法を用いて効率的に古典計算で実現可能であることを示す。	Afrad Basheer, Yuan Feng, Christop	qml	2022	2208.11623
収集	量子カーネル法における指数関数的集中 Exponential concentration in quantum kernel methods データ分析における量子優位性の候補となる量子機械学習のカーネル法は、凸性により最適解が保証される。本稿は、この手法における指数関数的な集中現象を解析する。	Supanut Thanasilp, Samson Wang, M.	qml	2022	2208.11060
収集	分散量子機械学習 Distributed Quantum Machine Learning 共有エンタングルメント状態を用い、複数参加者が量子アルゴリズムを安全かつ協力して実行する手法を提案する。	Niels M. P. Neumann, Robert S. Wez	qml	2022	2208.10316
収集	量子生成敵対ネットワークに基づく異常ユーザー行動の検出と評価 Detection and evaluation of abnormal user behavior based on quantum generation adversarial network 量子生成敵対ネットワークを用い、量子状態の重ね合わせと並列性を利用して、高次元データの異常ユーザー行動を検出し評価する手法を提案する。	Minghua Pan, Bin Wang, Xiaoling Ta	qml	2022	2208.09834
収集	分類のためのスケーラブルな量子ニューラルネットワーク Scalable Quantum Neural Networks for Classification 量子機械学習における変分量子回路を用いたニューラルネットワーク構築について述べる。	Jindi Wu, Zeyi Tao, Qun Li	qml	2022	2208.07719
収集	熱減衰における量子強化学習 Quantum reinforcement learning in the presence of thermal dissipation 熱減衰が量子強化学習に与える影響を解析的・数値的に調査した。その結果、減衰が学習性能に重大な悪影響を与えないことが示された。	M. L. Olivera-Atencio, L. Lamata,	qml	2022	2208.06450

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