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

無料

論文を日本語で探す

量子計算に関わる arXiv の論文 6,229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 110本 入っています。

無料

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

7,761 総エントリ 論文6,229＋事例1,532

6,229 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

6,192 日本語化済み 収集6,192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。

プランを見る

論文 6,229 企業ユースケース 1,532

すべて精読済み 68 誤り訂正 972 量子機械学習 850 実機実証 640 誤り訂正前提のアルゴリズム 536 性能の測定 528 応用 492 誤り抑制 481 変分アルゴリズム 441 ソフトウェア 364 コンパイル 350 学習のしやすさ 333 古典シミュレーション 328

853件／701〜750件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
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
収集	相乗型量子生成機械学習 Synergic quantum generative machine learning ハイパーパラメータを大幅に削減する新しい量子生成学習手法「量子相乗型生成学習」を提案し、その原理実証実験の結果を報告する。	Karol Bartkiewicz, Patrycja Tulewi	qml	2021	2112.13255
収集	通信効率的な量子クラウド計算のための量子オートエンコーダー Quantum autoencoders for communication-efficient quantum cloud computing 量子クラウド計算において、クライアントとサーバー間の量子通信量を削減する手法として、量子オートエンコーダーを用いて計算を圧縮する。	Yan Zhu, Ge Bai, Yuexuan Wang et a	qml	2021	2112.12369
収集	変分量子ソフトアクタークリティック Variational Quantum Soft Actor-Critic 機械学習分野における変分量子回路の応用を基盤とし、強化学習手法であるソフトアクタークリティックの量子版を提案する。	Qingfeng Lan	qml	2021	2112.11921
収集	異常検出のための古典・量子ハイブリッド自動符号化器 Hybrid Classical-Quantum Autoencoder for Anomaly Detection 潜空間にパラメータ付き量子回路(PQC)を挿入した古典自動符号化器(HAE)を提案し、PQCが拡張した潜空間上で外れ値検出手法を適用し異常データを探索する。	Alona Sakhnenko, Corey O'Meara, Ku	qml	2021	2112.08869
収集	量子機械学習におけるノイズ付き浅いゲートベース回路の有用性 A Case For Noisy Shallow Gate-Based Circuits In Quantum Machine Learning 量子機械学習における回路設計パラメータやノイズの影響を調査し、実用的な浅い回路の意義を示す。	Patrick Selig, Niall Murphy, Ashwi	qml	2021	2112.06712
収集	耗散型量子生成敵対ネットワーク Dissipative quantum generative adversarial networks NISQデバイス向け量子ニューラルネットワークとして、対状態を用いた教師あり学習の限界を克服するため、耗散型量子GANを提案する。	Kerstin Beer, Gabriel Müller	qml	2021	2112.06088
収集	量子オートエンコーダを用いた高エネルギー物理学における異常検出 Anomaly detection in high-energy physics using a quantum autoencoder 大ハドロン衝突型加速器での新物理探索のため、ニューラルネットワークベースの教師なし学習モデルであるオートエンコーダを用いた手法を提案する。	Vishal S. Ngairangbam, Michael Spa	qml	2021	2112.04958
収集	QKSA: クノレッジシークイングエージェントの量子版――量子過程トモグラフィーを用いたリソース最適化強化学習 QKSA: Quantum Knowledge Seeking Agent -- resource-optimized reinforcement learning using quantum process tomography 古典的なKL-KSAの利得関数を密度行列間の量子情報理論的距離に一般化し、量子環境への強化学習エージェントURLを拡張した。	Aritra Sarkar, Zaid Al-Ars, Harshi	qml	2021	2112.03643
収集	量子ニューラルネットワークにおけるスクランブリングの定量化 Quantifying scrambling in quantum neural networks 量子ニューラルネットワークの誤差をOUTOTCで特徴づけ、損失関数とコスト関数の勾配をOUTOTCで抑えることを示した。	Roy J. Garcia, Kaifeng Bu, Arthur	qml	2021	2112.01440
収集	生成量子機械学習 Generative Quantum Machine Learning 古典リソースに依存しない生成量子機械学習は、量子リソースを用いてデータセットの確率分布をモデル化する。	Christa Zoufal	qml	2021	2111.12738
収集	量子カーネル法による量子位相認識 Quantum Phase Recognition via Quantum Kernel Methods 量子計算による機械学習加速の応用として、多体系理解に重要な量子位相認識問題を解く量子学習アルゴリズムの能力を探求する。	Yusen Wu, Bujiao Wu, Jingbo Wang e	qml	2021	2111.07553
収集	非断熱ホロノミック量子変換に基づく単方向音響メタマテリアル Unidirectional acoustic metamaterials based on nonadiabatic holonomic quantum transformations 非断熱ホロノミック量子変換(NHQT)を用いて、古典ビームを形成する単方向音響メタマテリアル(UDAM)を構築した。	Jin-Lei Wu, Shuai Tang, Yan Wang e	qml	2021	2111.06262
収集	量子機械学習におけるカーネル帯域幅の重要性 Importance of Kernel Bandwidth in Quantum Machine Learning 量子カーネル法は機械学習への量子コンピュータ応用の有望な道筋である。古典的手法と同様に、学習モデルの性能を決定する超パラメータの特定が重要である。	Ruslan Shaydulin, Stefan M. Wild	qml	2021	2111.05451
収集	少量の学習データにおける量子機械学習の汎化性 Generalization in quantum machine learning from few training data 限られたN個の学習データでパラメータ付き量子回路の変分最適化を行う量子機械学習の汎化性能を包括的に研究する。	Matthias C. Caro, Hsin-Yuan Huang,	qml	2021	2111.05292
収集	量子タンジェントカーネル Quantum tangent kernel 量子カーネル法は最適化不要という利点があるが、古典	Norihito Shirai, Kenji Kubo, Kosuk	qml	2021	2111.02951
収集	カーネル法を超えた量子機械学習 Quantum machine learning beyond kernel methods ノイズのある量子コンピュータの近未来応用において、パラメータ付き量子回路に基づく機械学習アルゴリズムが主要候補である。	Sofiene Jerbi, Lukas J. Fiderer, H	qml	2021	2110.13162
収集	モンテカルロ事象のためのスタイルベース量子生成敵対ネットワーク Style-based quantum generative adversarial networks for Monte Carlo events LHCの粒子物理過程をシミュレートするモンテカルロ事象生成のため、生成敵対学習における量子ジェネレータの代替アーキテクチャを提案・評価した。	Carlos Bravo-Prieto, Julien Baglio	qml	2021	2110.06933
収集	分布に対する量子生成敵対ネットワーク A Quantum Generative Adversarial Network for distributions 機械学習における生成敵対ネットワークの重要性と、フォールトトランセント量子計算機未到達における量子技術の指数関数的利点を考察する。	Amine Assouel, Antoine Jacquier, A	qml	2021	2110.02742
収集	結合確率分布関数の生成量子学習 Generative Quantum Learning of Joint Probability Distribution Functions 結合確率分布のモデル化は重要だが、実データの正確なモデリングは困難である。本研究は共分散を用いた量子学習手法を提案する。	Elton Yechao Zhu, Sonika Johri, Da	qml	2021	2109.06315
収集	量子ニューラルネットワークを用いた医療画像分類 Medical image classification via quantum neural networks 医療画像分類による疾病診断において、線形代数アルゴリズムなどを通じて機械学習の性能向上を目指す量子機械学習手法について述べる。	Natansh Mathur, Jonas Landman, Yun	qml	2021	2109.01831
収集	進化的最適化による変分量子強化学習 Variational Quantum Reinforcement Learning via Evolutionary Optimization 現行の量子デバイスの量子ビット数制限に対し、勾配を用いた2つの深層強化学習フレームワークを提示する。	Samuel Yen-Chi Chen, Chih-Min Huan	qml	2021	2109.00540
収集	量子分類器の最近の進展 Recent advances for quantum classifiers 量子機械学習の新 Frontier として、量子分類器の進歩が注目されている。	Weikang Li, Dong-Ling Deng	qml	2021	2108.13421
収集	OpenAI Gymにおける光量子強化学習 Photonic Quantum Policy Learning in OpenAI Gym NISQデバイスを用いた量子強化学習の応用を、OpenAI Gym環境で光量子を用いたポリシー学習手法として提案する。	Dániel Nagy, Zsolt Tabi, Péter Hág	qml	2021	2108.12926
収集	機械学習のための圧縮状態符号化を用いた量子カーネル Quantum kernels with squeezed-state encoding for machine learning 機械学習におけるカーネル法は、サンプル間の類似性を正確に捉える特徴空間を提供する。量子計算を用いた機械学習は、指数関数的に大きなヒルベルト空間を特徴空間として活用するカーネル法と密接に関連している。	Long Hin Li, Dan-Bo Zhang, Z. D. W	qml	2021	2108.11114
収集	量子強化学習：迷路問題 Quantum Reinforcement Learning: the Maze problem 古典的強化学習を量子ドメインへ一般化した量子強化学習(QRL)モデルを紹介し、迷路問題へ適用した。	Nicola Dalla Pozza, Lorenzo Buffon	qml	2021	2108.04490
収集	量子量子力学：時系列生成のための確率微分方程式の解法 Quantum Quantile Mechanics: Solving Stochastic Differential Equations for Generating Time-Series 潜在変数をエンコードした微分可能量子回路を用い、確率分布の分位点関数を表現し、期待値として標本を抽出する量子アルゴリズムを提案する。	Annie E. Paine, Vincent E. Elfving	qml	2021	2108.03190
収集	ランダム測定を用いた大規模データセットの量子機械学習 Quantum machine learning of large datasets using randomized measurements 大規模データセットの量子カーネル測定は計算コストが平方にスケールするため非現実的である。本研究は、ランダム測定による効率的な手法を提示する。	Tobias Haug, Chris N. Self, M. S.	qml	2021	2108.01039
収集	ハイブリッド量子オートエンコーダを用いたクラスタリングおよび分類性能の向上 Clustering and enhanced classification using a hybrid quantum autoencoder 古典機械学習と量子情報理論の融合分野である量子機械学習において、量子状態内の情報を学習する新たな手法を提案する。	Maiyuren Srikumar, Charles D. Hill	qml	2021	2107.11988
収集	擬似ノイズの生成による量子ノイズ検出 Quantum Noise Sensing by generating Fake Noise NISQデバイスの普及に伴い量子計算が注目されるが、アルゴリズム実装前にノイズの性質把握が重要である。本研究は擬似ノイズ生成によりノイズを検出する手法を提案する。	Paolo Braccia, Leonardo Banchi, Fi	qml	2021	2107.08718
収集	フォック状態増強型量子機械学習モデルの表現力 Fock State-enhanced Expressivity of Quantum Machine Learning Models 量子機械学習のボトルネックであるデータ埋め込みを改善するため、光子ボソンを用いた少ないエンコーディング層で古典データを埋め込む新手法を提案する。	Beng Yee Gan, Daniel Leykam, Dimit	qml	2021	2107.05224
収集	ハイブリッド量子古典強化学習を用いたAtariゲームのプレイ Playing Atari with Hybrid Quantum-Classical Reinforcement Learning 大規模観測空間の量子エンコード課題に対処すべく、ニューラルネットワークをエンコーダとするハイブリッド強化学習をAtariで検証する。	Owen Lockwood, Mei Si	qml	2021	2107.04114
収集	ユニバーサルな複製非存在量子ニューラルネットワーク A universal duplication-free quantum neural network 既存のユニバーサル量子ニューラルネットワークは非線形性生成に状態の複製を必要とするが、本研究は複製を不要にする。	Xiaokai Hou, Guanyu Zhou, Qingyu L	qml	2021	2106.13211
収集	量子多体問題に対する証明可能な機械学習の効率性 Provably efficient machine learning for quantum many-body problems 古典機械学習が量子多体問題の基底状態物性を効率的に予測できることを証明した。	Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, Gi	qml	2021	2106.12627
収集	量子データを用いた量子連合学習 Quantum Federated Learning with Quantum Data 量子機械学習は量子計算を活用し、量子データの分類などを可能にする。本研究では、QCNNなどの純粋量子モデルに基づく連合学習手法を提案する。	Mahdi Chehimi, Walid Saad	qml	2021	2106.00005
収集	IGO-QNN: 帰納的グローバーオラキュライゼーションのための量子ニューラルネットワークアーキテクチャ IGO-QNN: Quantum Neural Network Architecture for Inductive Grover Oracularization 機械学習フレームワークにグローバーアルゴリズムを統合する新しいパラダイム「帰納的グローバーオラキュライズ量子ニューラルネットワーク（IGO-QNN）」を提案する。	Areeq I. Hasan	qml	2021	2105.11603
収集	古典データのための量子機械学習 Quantum Machine Learning For Classical Data 本研究は、古典データを扱う教師あり機械学習アルゴリズムにおける量子計算との交差領域を探究する。これは量子機械学習分野の一部である。	Leonard Wossnig	qml	2021	2105.03684
収集	マルチ量子ビットポテンシャルを備えた量子ニューラルネットワーク Quantum neural networks with multi-qubit potentials ニューラルポテンシャルにマルチ量子ビット相互作用を組み込み、近似能力を維持しつつネットワーク深さを削減する量子ニューラルネットワークを提案した。	Yue Ban, E. Torrontegui, J. Casano	qml	2021	2105.02756
収集	ティーチャー-学生スキームを用いた量子パーセプトロンおよび量子ニューラルネットワーク構造の探求 Exploring Quantum Perceptron and Quantum Neural Network structures with a teacher-student scheme 教師信号を用いた学生-教師枠組みにより、変分量子回路を基盤とする量子ニューラルネットワークの構造を体系的に比較検討する。	Aikaterini, Gratsea, Patrick Hue	qml	2021	2105.01477
収集	量子生成敵対ネットワークの絡み合わせ Entangling Quantum Generative Adversarial Networks 高画質画像や動画生成に広く使われる生成敵対ネットワーク（GAN）の量子版であるEQ-GANを提案し、既存アーキテクチャの限界を克服する。	Murphy Yuezhen Niu, Alexander Zlok	qml	2021	2105.00080
収集	最小オーバーヘッドの堅牢な量子分類器 Robust quantum classifier with minimal overhead 実用的な量子優位性を実証するため、計算コスト削減のための理論的研究が必要。本稿では古典機械学習を強化する量子アルゴリズムを検討する。	Daniel K. Park, Carsten Blank, Fra	qml	2021	2104.08148
収集	量子ニューラルネットワークについて On quantum neural networks 2000年代の量子ニューラルネットワーク定義は曖昧だったが、2020年には量子計算と機械学習を組み合わせたモデルやアルゴリズムとして明確に定義された。	Alexandr A. Ezhov	qml	2021	2104.07106
収集	NISQデバイス上の量子ニューラルネットワークの学習 Training Quantum Neural Networks on NISQ Devices IBMのNISQデバイス上で、完全に正写像を基礎とするDQNNなど2つの量子ニューラルネットワークのノイズ耐性を評価する。	Kerstin Beer, Daniel List, Gabriel	qml	2021	2104.06081
収集	機械学習用の木テンソルネットワーク分類器：量子インスパイアから量子支援へ Tree tensor network classifiers for machine learning: from quantum-inspired to quantum-assisted 多変量データをハルベルト空間の量子状態にエンコードする量子支援機械学習手法を記述する。学習は、木テンソルネットワーク位相を持つ低深さ量子回路を通じて行われる。	Michael L. Wall, Giuseppe D'Aguann	qml	2021	2104.02249
収集	連合量子機械学習 Federated Quantum Machine Learning 量子コンピュータ間で分散学習を行うと高速化とデータプライバシーの向上が期待されるが、関連研究は未だ少ない。	Samuel Yen-Chi Chen, Shinjae Yoo	qml	2021	2103.12010
収集	非古典論理的シミュレーションが可能な特徴量マップを用いたHQCアーキテクチャによる量子機械学習 Quantum Machine Learning with HQC Architectures using non-Classically Simulable Feature Maps NISQデバイス向けHQCアーキテクチャは量子機械学習に適用される。古典計算を超える指数関数的高速化が量子優位性をもたらすが、量子埋め込みの選択が課題となる。	Syed Farhan Ahmad, Raghav Rawat, M	qml	2021	2103.11381

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