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／651〜700件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	Re-QGAN：最適化された敵対的量子回路学習フレームワーク Re-QGAN: an optimized adversarial quantum circuit learning framework 量子デバイスの制約に対処し、敵対的学習を用いた量子計算プラットフォームでのデータ生成手法を最適化したフレームワークを提案する。	Sandra Nguemto, Vicente Leyton-Ort	qml	2022	2208.02165
収集	単一コピー測定による量子状態学習の下界 Lower Bounds for Learning Quantum States with Single-Copy Measurements 未知のd次元状態の個々のコピーへの測定を用いた量子トモグラフィとシャドウトモグラフィを研究する。トレース距離εの精度に関する既存の下界を再検討する。	Angus Lowe, Ashwin Nayak	qml	2022	2207.14438
収集	量子機械学習における公平性の検証 Verifying Fairness in Quantum Machine Learning 量子機械学習の意思決定における公平性を検証するため、形式的な公平性の定義と評価枠組みを提案する。	Ji Guan, Wang Fang, Mingsheng Ying	qml	2022	2207.11173
収集	スリマブル量子連合学習 Slimmable Quantum Federated Learning 時間変動する通信チャネルに対応可能な動的量子連合学習（SlimQFL）を提案する。	Won Joon Yun, Jae Pyoung Kim, Soyi	qml	2022	2207.10221
収集	THz多層イメージングのための量子特徴抽出 Quantum Feature Extraction for THz Multi-Layer Imaging 接触型3D位置決めや符号化に使われるTHz多層イメージングに対し、深さ変化や影効果を量子機械学習で処理する概念実証を示す。	Toshiaki Koike-Akino, Pu Wang, Gen	qml	2022	2207.09285
収集	量子展開型ゲーム Quantum Extensive Form Games 古典的展開型ゲームの量子拡張として量子展開型ゲームを提案する。Goやチェスなどのゲームや経済モデルの基盤となる展開型ゲームに量子遷移を導入する。	Kazuki Ikeda	qml	2022	2207.05435
収集	古典シミュレーション可能な回路を用いた量子圧縮 Quantum compression with classically simulatable circuits ノイズあり量子デバイスの利活用において、量子オートエンコーダを用いた情報圧縮の手法を示す。	Abhinav Anand, Jakob S. Kottmann,	qml	2022	2207.02961
収集	近似合成を用いた量子ニューラルネットワークにおける知識蒸留 Knowledge Distillation in Quantum Neural Network using Approximate Synthesis QNNのポテンシャルへの関心が高まる中、PQCの構成要素である単一量子ビット回転と多量子ビットエンタングルメント操作に関する研究を進める。	Mahabubul Alam, Satwik Kundu, Swar	qml	2022	2207.01801
収集	量子ニューラルネットワークの圧縮 Quantum Neural Network Compression 古典ニューラルネット最適化技術であるモデル圧縮を、量子コンピュータ上のニューラルネットである変分量子回路(VQC)に適用する研究。近代的な量子	Zhirui Hu, Peiyan Dong, Zhepeng Wa	qml	2022	2207.01578
収集	部分観測を用いた量子強化学習制御のための堅牢な最適化 Robust optimization for quantum reinforcement learning control using partial observations 量子状態の完全観測は実験的に不可能なため、部分観測に基づく量子強化学習制御の堅牢な最適化手法を検討する。	Chen Jiang, Yu Pan, Zheng-Guang Wu	qml	2022	2206.14420
収集	量子回路計量とベイズ最適化による量子ニューラルアーキテクチャ検索 Quantum Neural Architecture Search with Quantum Circuits Metric and Bayesian Optimization ノイズ中等規模量子時代の量子ニューラルネットワーク向けアーキテクチャ自動探索手法を提案する。ガウス過程を用いたベイズ最適化のための新たな量子回路計量を開発した。	Trong Duong, Sang T. Truong, Minh	qml	2022	2206.14115
収集	小データセットにおける量子ニューラルネットワークのハイパーパラメータ重要度 Hyperparameter Importance of Quantum Neural Networks Across Small Datasets 制限付き量子コンピュータの実現に伴い、機械学習モデルの基盤として量子ニューラルネットワークの利用が注目されている。	Charles Moussa, Jan N. van Rijn, T	qml	2022	2206.09992
収集	ハイブリッドCPU-FPGA方式による量子AIシミュレータ Quantum AI simulator using a hybrid CPU-FPGA approach ノイズあり量子コンピュータの物理量子ビット数制限により、量子カーネルの現実的適用が困難だった。本研究ではCPU-FPGAのハイブリッド方式を用い、エンコード可能な特徴量数を拡大した量子AIシミュレータを実装する。	Teppei Suzuki, Tsubasa Miyazaki, T	qml	2022	2206.09593
収集	パラメータ化された量子回路におけるデータエンコーディングの収束 Concentration of Data Encoding in Parameterized Quantum Circuits 変分量子アルゴリズムは機械学習などの課題で有望である。本稿は古典データ処理におけるデータエンコーディングの量子回路特性を分析する。	Guangxi Li, Ruilin Ye, Xuanqiang Z	qml	2022	2206.08273
収集	K-Meansクラスタリング量子実装におけるコレス選択のパフォーマンス分析 Performance analysis of coreset selection for quantum implementation of K-Means clustering algorithm 現在のノイズのある量子デバイス向けにK-Meansクラスタリングの大規模データ処理を効率化するため、コレス選択手法のパフォーマンスを分析する。	Fanzhe Qu, Sarah M. Erfani, Muhamm	qml	2022	2206.07852
収集	量子オートエンコーダを用いた固体スピン系におけるエンタングルメントの保存 Preserving Entanglement in a Solid-Spin System Using Quantum Autoencoders 量子オートエンコーダは、減衰に強い部分空間へ特定のエンタングル状態を圧縮するよう訓練される。これにより、環境ノイズ下でのエンタングルメント保存が可能となる。	Feifei Zhou, Yu Tian, Yumeng Song	qml	2022	2206.07607
収集	帯域幅が量子カーネルモデルの汎化を可能にする Bandwidth Enables Generalization in Quantum Kernel Models 量子カーネル法は離散対数問題で指数関数的加速を示すが、その汎化理解が重要である。本研究は帯域幅が汎化を可能にする要因であることを示唆する。	Abdulkadir Canatar, Evan Peters, C	qml	2022	2206.06686
収集	高次量子変換の射影的特徴づけ Projective characterization of higher-order quantum transformations 情報処理における高次変換の特性化枠組みを、スーパー演算子射影子を用いて提示した。	Timothée Hoffreumon, Ognyan Oreshk	qml	2022	2206.06206
収集	振幅推定とグローバー検索による量子方策反復法 -- 強化学習における量子優位性へ向けて Quantum Policy Iteration via Amplitude Estimation and Grover Search -- Towards Quantum Advantage for Reinforcement Learning 新規な量子強化学習手法の完全な実装とシミュレーションを示す。理想環境下で量子アルゴリズムが強化学習問題を解決可能であることを実証した。	Simon Wiedemann, Daniel Hein, Stef	qml	2022	2206.04741
収集	生成学習における量子ニューラルネットワークの最近の進展 Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning 量子計算機は古典計算機を超える計算能力を持つ。本稿では、量子の確率的性質を活用する量子生成学習、特に量子ニューラルネットワークの最新動向を解説する。	Jinkai Tian, Xiaoyu Sun, Yuxuan Du	qml	2022	2206.03066
収集	量子ニューラルネットワーク分類器：チュートリアル Quantum Neural Network Classifiers: A Tutorial 機械学習と量子計算の急速な進展を背景に、両者の相互作用に関するチュートリアルを提供する。	Weikang Li, Zhide Lu, Dong-Ling De	qml	2022	2206.02806
収集	同時多パラメータ推定のための量子生成敵対学習 Quantum generative adversarial learning for simultaneous multiparameter estimation 生成敵対学習はAI分野で注目を集めているが、量子版の登場により古典版に対して指数関数的な優位性が期待されている。本論文では、この量子生成敵対学習をマルチパラメータ推定に応用することを提案する。	Zichao Huang, Yuanyuan Chen, Lixia	qml	2022	2205.13500
収集	教師あり量子機械学習モデルにおける自動化特徴空間探索のブースティング手法 Boosting Method for Automated Feature Space Discovery in Supervised Quantum Machine Learning Models 量子カーネル法で重要なQSVMに対し、アンサンブル構築のブースティング手法を提案し、複数データセットで性能向上を確認した。	Vladimir Rastunkov, Jae-Eun Park,	qml	2022	2205.12199
収集	量子機械学習における過学習とエンタングルメントドロップアウト Overfitting in quantum machine learning and entangling dropout 量子モデルの表現力が高すぎると訓練データに過学習し汎化能力を失う。本研究ではこの問題を回避するためエンタングルメントドロップアウトを提案する。	Masahiro Kobayashi, Kouhei Nakaji,	qml	2022	2205.11446
収集	決定論的テンソルネットワーク分類器 Deterministic Tensor Network Classifiers 特徴抽出と分類器性能の改善のためのテンソルネットワークを提示。初期化は決定論的であり、NISQデバイスでの実装可能性がある。	L. Wright, F. Barratt, J. Dborin e	qml	2022	2205.09768
収集	エンジニアのための量子機械学習入門 An Introduction to Quantum Machine Learning for Engineers 現在、量子機械学習はゲート型量子コンピュータのプログラミングにおける主要なパラダイムとして台頭しています。	Osvaldo Simeone	qml	2022	2205.09510
収集	シングルキュービット固有量子ニューラルネットワークの能力と限界 Power and limitations of single-qubit native quantum neural networks データ再アップロードを用いた量子ニューラルネットワークの表現力に関する理論的枠組みを提示し、その能力と限界を定式化する。	Zhan Yu, Hongshun Yao, Mujin Li et	qml	2022	2205.07848
収集	量子生成学習の力 Power of Quantum Generative Learning 量子力学の確率的性質に基づき量子生成学習モデル（QGLM）を設計する研究が進むが、その基礎は不明瞭である。本研究ではQGLMの汎化能力を解析し、その潜在的優位性を解明する。	Yuxuan Du, Zhuozhuo Tu, Bujiao Wu	qml	2022	2205.04730
収集	産業事例に適用した量子ニューラルネットワーク自動エンコーダと分類器 Quantum neural network autoencoder and classifier applied to an industrial case study 産業適用を目指す量子計算のため、実用的なアルゴリズムを開発し、量子ニューラルネットワークを用いた自動エンコーダと分類器を提案する。	Stefano Mangini, Alessia Marruzzo,	qml	2022	2205.04127
収集	エンタングルメント量子生成敵対ネットワークによるマルチキュービット状態学習 Multiqubit state learning with entangling quantum generative adversarial networks 従来の量子GANは1-2キュービットに限定されていた。本研究では、マルチキュービット学習用のエンタングルメント量子GAN（EQ-GAN）を示す。	S. E. Rasmussen, N. T. Zinner	qml	2022	2204.09689
収集	古典シャドウを用いた共分散ルート発見による変分量子回路のCoVaRを用いたトレーニング Training variational quantum circuits with CoVaR: covariance root finding with classical shadows 古典シャドウから共分散行列を構築し、ルート発見法で最適化を行うCoVaR手法を提案し、変分量子回路のトレーニング効率を向上させる。	Gregory Boyd, Bálint Koczor	qml	2022	2204.08494
収集	連続変数量子MNIST分類器 Continuous Variable Quantum MNIST Classifiers MNISTデータセットを用いた古典・連続変数量子ニューラルネットワーク混成多値分類器を示す。カットオフ次元と確率測定法により、出力ベクトルサイズはn^nに達する。	Sophie Choe	qml	2022	2204.01194
収集	OpenAI Gymにおける非 entangled 量子強化学習エージェント Unentangled quantum reinforcement learning agents in the OpenAI Gym 古典的強化学習のサンプル非効率性に対し、量子強化学習の収束速度がより高いことを数値証拠で示す。	Jen-Yueh Hsiao, Yuxuan Du, Wei-Yin	qml	2022	2203.14348
収集	実用的な量子データ圧縮適用における情報損失と実行時間 Information loss and run time from practical application of quantum data compression 量子データ圧縮の実践的適用に伴う情報損失、リソースコスト、実行時間を検証する。圧縮による効率的なリソース利用と通信・ノイズ除去への応用について解説する。	Saahil Patel, Benjamin Collis, Wil	qml	2022	2203.11332
収集	微分方程式を解くための量子カーネル手法 Quantum Kernel Methods for Solving Differential Equations 変数エンコーディングと量子回路の自動微分を用い、カーネル関数の加重和として量子モデルを構成し、微分方程式を解く手法を提案する。	Annie E. Paine, Vincent E. Elfving	qml	2022	2203.08884
収集	新しい量子ニューラルネットワークの設計 New quantum neural network designs 量子ニューラルネットワークの新たな設計を検討。従来の特徴マップを用いた量子状態符号化とパラメータ付き変分回路による進化、測定手法を調査した。	Felix Petitzon	qml	2022	2203.07872
収集	政策反復による量子強化学習 Quantum Reinforcement Learning via Policy Iteration 教師あり学習における量子加速の可能性に対し、強化学習の政策反復法を量子化し、意思決定問題への適用の可能性を示す。	El Amine Cherrat, Iordanis Kerenid	qml	2022	2203.01889
収集	量子ノイズが量子生成敵対ネットワークの学習に与える影響 Impact of quantum noise on the training of quantum Generative Adversarial Networks 量子ノイズの影響を評価するため、量子生成敵対ネットワークの学習性能に関する初の研究を実施した。	Kerstin Borras, Su Yeon Chang, Len	error-mitigationqml	2022	2203.01007
収集	微分可能量子変換を用いた量子計算 Quantum computing with differentiable quantum transforms 微分可能性を保持する量子プログラム操作メタプログラム、微分可能量子変換の枠組を提示し、勾配計算や誤り軽減などの応用を示す。	Olivia Di Matteo, Josh Izaac, Tom	qml	2022	2202.13414
収集	無信号化は因果構造の不定な量子計算を制約する No-signalling constrains quantum computation with indefinite causal structure 高階量子理論により記述される因果順序不明な量子プロセスにおいて、無信号化原理が計算能力に制限を課すことを示す。	Luca Apadula, Alessandro Bisio, Pa	qml	2022	2202.10214
収集	AutoQMLへ向けて：クラウドベースの自動回路アーキテクチャ探索フレームワーク Towards AutoQML: A Cloud-Based Automated Circuit Architecture Search Framework 古典機械学習のハイパーパラメータ調整と同様に、量子機械学習(QML)にも最適化が必要である。本研究は、クラウド環境で量子回路のアーキテクチャを自動探索するAutoQMLフレームワークを提案する。	Raúl Berganza Gómez, Corey O'Meara	qml	2022	2202.08024
収集	変分量子深Qネットワークの不安定性の解明 Uncovering Instabilities in Variational-Quantum Deep Q-Networks 量子計算を用いた深層強化学習の理論的速度向上可能性を探る。本研究では変分量子深Qネットワークの不安定性を実証する。	Maja Franz, Lucas Wolf, Maniraman	qml	2022	2202.05195
収集	コンパクトな量子カーネルベースの二値分類器 Compact quantum kernel-based binary classifier 量子干渉を並列利用し、カーネル評価により分類器モデルを効率的に構築する方法を検討する。	Carsten Blank, Adenilton J. da Sil	qml	2022	2202.02151
収集	量子オートエンコーダを用いた量子誤り訂正 Quantum Error Correction with Quantum Autoencoders 量子メモリの誤り訂正において、量子オートエンコーダを用いたニューラルネットワークの最適学習戦略を示す。	David F. Locher, Lorenzo Cardarell	qml	2022	2202.00555
収集	ZXダイアグラムの微分・積分と量子機械学習への応用 Differentiating and Integrating ZX Diagrams with Applications to Quantum Machine Learning ZX計算を解析的視点に拡張し、微分・積分を可能にする。これにより量子機械学習へ応用できる。	Quanlong Wang, Richie Yeung, Mark	qml	2022	2201.13250
収集	EP-PQM: 少ない量子ビットとゲートで実現する効率的なパラメトリック確率量子メモリ EP-PQM: Efficient Parametric Probabilistic Quantum Memory with Fewer Qubits and Gates 確率量子メモリを用いた機械学習において、入力パターンとデータベースのパターン間のハミング距離を計算する手法を提案する。	Mushahid Khan, Jean Paul Latyr Fay	qml	2022	2201.07265
収集	系統的文献レビュー：量子機械学習とその応用 Systematic Literature Review: Quantum Machine Learning and its applications 量子力学を用いた計算プロセスである量子計算の基本概念と、その計算性能の優位性について系統的にレビューしている。	David Peral García, Juan Cruz-Beni	qml	2022	2201.04093
収集	色収差条件下での偏光量子状態の測定 Measurement of polarization quantum states under chromatic aberration conditions 波動板を用いた偏光状態測定において、有限のスペクトル幅に起因する色収差の影響を評価する。	Yu. I. Bogdanov, B. I. Bantysh, N.	qml	2022	2201.03555
収集	量子カプセルネットワーク Quantum Capsule Networks カプセルネットワークの量子版を提案し、エンティティの異なる特徴をベクトルで符号化するカプセルを用いた階層的な情報抽出を実現する。	Zidu Liu, Pei-Xin Shen, Weikang Li	qml	2022	2201.01778
収集	素粒子過程の量子統合 Quantum integration of elementary particle processes 量子統合を素粒子散乱過程に適用し、量子GANを用いて確率分布をロードする手法を検証する。	Gabriele Agliardi, Michele Grossi,	qml	2022	2201.01547

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