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 6,229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。

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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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7,761 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。

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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／751〜800件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	ブラインド量子計算を通じた量子フェデレイテッドラーニング Quantum federated learning through blind quantum computing ブラインド量子計算プロトコルによるセキュリティを用い、分散されたエンティティがプライベートデータを公開せずに深層ネットワークを共同学習する問題を扱う。	Weikang Li, Sirui Lu, Dong-Ling De	qml	2021	2103.08403
収集	量子機械学習のための図式的微分 Diagrammatic Differentiation for Quantum Machine Learning 双数構成をモノイド范畴へ一般化しテンソル微積分の図式的微分を導入。ZX図を用いて位相パラメータに関する勾配を計算し、量子回路の勾配計算手法を示す。	Alexis Toumi, Richie Yeung, Giovan	qml	2021	2103.07960
収集	量子機械学習のための可変構造を持つ半汎用 Ansatz A semi-agnostic ansatz with variable structure for quantum machine learning 近傍量子コンピュータのための柔軟なVQAにおいて、Ansatzをパラメータ付き量子回路として学習させる。	M. Bilkis, M. Cerezo, Guillaume Ve	qml	2021	2103.06712
収集	高エネルギー物理学検出器をシミュレートする連続変数アーキテクチャにおける量子生成敵対ネットワーク Quantum Generative Adversarial Networks in a Continuous-Variable Architecture to Simulate High Energy Physics Detectors 次世代加速器のデータを扱うため、GANsを用いた従来のGeant4モンテカルロシミュレーションの代替として量子生成敵対ネットワークを提案する。	Su Yeon Chang, Sofia Vallecorsa, E	qml	2021	2101.11132
収集	ノイズのある量子プロセッサでの高次元データの機械学習 Machine learning of high dimensional data on a noisy quantum processor Sycamoreを用いた量子カーネル法で、次元削減やカーネル値消失なしに超新星分類を成功させる。	Evan Peters, João Caldeira, Alan H	qml	2021	2101.09581
収集	量子ニューラルネットワークの表現力 Expressivity of Quantum Neural Networks 十分に深い量子ニューラルネットワークが目標関数を高精度に近似できるか検討し、物理量や学習対象の一般化について論じる。	Yadong Wu, Juan Yao, Pengfei Zhang	qml	2021	2101.04273
収集	量子オートエンコーダによる量子状態のノイズ除去：理論と応用 Denoising quantum states with Quantum Autoencoders -- Theory and Applications 量子オートエンコーダを用い、ビット反転や量子減衰チャネルによるノイズを受けるGHZ状態の修復を実装し、ほぼ完全な再構築を実現した。	Tom Achache, Lior Horesh, John Smo	qml	2020	2012.14714
収集	連続動作空間における量子強化学習 Quantum reinforcement learning in continuous action space 離散化による次元の呪いを回避し、連続動作空間における量子強化学習手法を提案する。	Shaojun Wu, Shan Jin, Dingding Wen	qml	2020	2012.10711
収集	ノイズ支援型量子オートエンコーダ Noise-Assisted Quantum Autoencoder 標準の量子オートエンコーダの限界を情報理論的に解析し、高ランク混雑状態の圧縮・復元におけるノイズの役割を議論する。	Chenfeng Cao, Xin Wang	qml	2020	2012.08331
収集	雑音情報の量子生成敵対学習をどのように強化するか How to enhance quantum generative adversarial learning of noisy information 量子機械学習の基礎的メカニズムを深く理解するため、雑音情報に対する量子生成敵対学習の強化手法を提案する。	Paolo Braccia, Filippo Caruso, Leo	qml	2020	2012.05996
収集	テンソルネットワークと変分量子回路に基づくハイブリッド量子古典分類器 Hybrid quantum-classical classifier based on tensor network and variational quantum circuit NISQ装置での量子機械学習において、入力データ圧縮の新しい手法を提案する。テンソルネットワークと変分回路を用い、従来手法を克服するハイブリッド分類器を構築した。	Samuel Yen-Chi Chen, Chih-Min Huan	qml	2020	2011.14651
収集	帯域幅制限付きの時間最適量子変換 Time-optimal quantum transformations with bounded bandwidth 観測量の平均値を最小化する状態への遷移時間を示す量子速度限界を導出する。	Dan Allan, Niklas Hörnedal, Ole An	qml	2020	2011.11963
収集	量子ニューラルネットワークアーキテクチャのスクランブリング能力 Scrambling Ability of Quantum Neural Networks Architectures 入力状態から読み出し量子ビットへの情報抽出と、その逆方向への情報スクランブリングの等価性に基づき、高学習効率の量子ニューラルネットワーク構築の一般原理を提案する。	Yadong Wu, Pengfei Zhang, Hui Zhai	qml	2020	2011.07698
収集	量子機械学習による画像分類 Image Classification via Quantum Machine Learning 量子機械学習への関心が高まる中、量子原理を用いたパターン分類モデルが多数提案されている。	Héctor Iván García Hernández, Raym	qml	2020	2011.02831
収集	量子ニューラルネットワークの威力 The power of quantum neural networks 耐障害性量子コンピューターは機械学習を劇的に改善する可能性を秘めるが、近未来の量子機械学習の利点は不明瞭である。本研究は特に量子ニューラルネットワークの表現力と学習性を理解することを目的とする。	Amira Abbas, David Sutter, Christa	qml	2020	2011.00027
収集	変分量子生成敵対ネットワークを用いた異常検知 Anomaly detection with variational quantum generative adversarial networks GANは異常検知で高い性能を発揮するが、学習の不安定性に課題がある。本研究は変分量子GANを用いてこの問題に対処する。	Daniel Herr, Benjamin Obert, Matth	qml	2020	2010.10492
収集	QuGAN: 量子状態忠実度に基づく生成敵対ネットワーク QuGAN: A Quantum State Fidelity based Generative Adversarial Network 深層学習の代表的な枠組みであるGANを量子計算に拡張したQuGANを提案する。量子状態の忠実度を用いて生成器と識別子を最適化する。	Samuel A. Stein, Betis Baheri, Dan	qml	2020	2010.09036
収集	データエンコーディングを強化した量子オートエンコーダー Quantum autoencoders with enhanced data encoding 多様な量子状態を高い忠実度で圧縮する変分量子アルゴリズムEF-QAEを提案する。特徴ベクトルに依存するパラメータ化量子回路が鍵となる。	Carlos Bravo-Prieto	qml	2020	2010.06599
収集	画像生成のための実験的量子生成敵対ネットワーク Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image Generation 量子GANが古典GANより指数関数的な優位性を持つ可能性があるが、その実証は不明。本研究では、ニアターム量子デバイスを用いた画像生成の実験的アプローチを示す。	He-Liang Huang, Yuxuan Du, Ming Go	qml	2020	2010.06201
収集	プログラム可能な超伝導プロセッサを用いた量子生成敵対ネットワークの実現 Realizing a quantum generative adversarial network using a programmable superconducting processor 量子コンピュータを用いた生成敵対ネットワーク（QGAN）の実装を報告する。単一・複数量子ビットゲートで構成された生成器と識別器により、学習データ分布を模倣するデータ生成に成功した。	Kaixuan Huang, Zheng-An Wang, Chao	qml	2020	2009.12827
収集	同時量子機械学習のトレーニングとアーキテクチャ発見 Simultaneous Quantum Machine Learning Training and Architecture Discovery ゲート型量子機械学習のアーキテクチャを、パラメータ学習と同時に発見する新規アルゴリズムを提示する。	Dominic Pasquali	qml	2020	2009.06093
収集	COVID-19 outbreak予測における変分量子回路と量子逆伝播多層パーセプトロンの比較研究 Comparative study of variational quantum circuit and quantum backpropagation multilayer perceptron for COVID-19 outbreak predictions 最近のNISQ時代において、混合量子古典モデルは有望な結果を示している。本論文では、COVID-19の爆発的拡大予測に向けた変分量子回路と量子逆伝播多層パーセプトロンの比較研究を行う。	Pranav Kairon, Siddhartha Bhattach	qml	2020	2008.07617
収集	量子ニューラルネットワークの学習可能性について On the learnability of quantum neural networks 変分的ハイブリッド量子古典スキームに基づくQNNの学習可能性を検討する。NISQ装置の誤差や非凸最適化の影響を考慮し、その学習可能性を解析する。	Yuxuan Du, Min-Hsiu Hsieh, Tonglia	qml	2020	2007.12369
収集	訓練済み分類器の量子アンサンブル Quantum ensemble of trained classifiers 量子超位置原理を用いて指数関数的な状態数を表現し、機械学習アルゴリズムを強化する量子機械学習手法を提案する。	Ismael C. S. Araujo, Adenilton J.	qml	2020	2007.09293
収集	量子チャネルに対する量子基準枠のサイズと精度のトレードオフ A quantum reference frame size-accuracy trade-off for quantum channels 対称性の要請に関する研究を量子変換へ拡張し、観測量の場合と同様、基準枠のサイズと精度のトレードオフに関する定量的結果を与える。	Takayuki Miyadera, Leon Loveridge	qml	2020	2006.14247
収集	量子機械学習による分類：調査 Classification with Quantum Machine Learning: A Survey 暗号やIoTなど多数の応用で顕著な進展を見せる量子計算について、古典的機械学習と量子情報処理の統合を包括的に surveyed する。	Zainab Abohashima, Mohamed Elhosen	qml	2020	2006.12270
収集	量子ニューラルネットワークの汎化性に関する研究 Generalization Study of Quantum Neural Network 量子コンピュータの進展に伴い、量子ゲートで構成されるニューラルネットワークの汎化性について検討した。特徴データをヒルベルト空間の量子状態に写像するモデルを用いた。	JinZhe Jiang, Xin Zhang, Chen Li e	qml	2020	2006.02388
収集	連続分布に対する量子生成敵対ネットワークのノイズ耐性と実験的実証 Noise robustness and experimental demonstration of a quantum generative adversarial network for continuous distributions 量子コンピュータにおける機械学習の潜在的能力を、変分量子回路の生成モデルを用いた生成敵対ネットワークで実証し、ノイズ耐性を示す。	Abhinav Anand, Jonathan Romero, Ma	qml	2020	2006.01976
収集	量子オートエンコーダの圧縮率に関する研究：制御設計、数値および実験的実現 On compression rate of quantum autoencoders: Control design, numerical and experimental realization 量子オートエンコーダの圧縮率の上限を導出し、学習制御手法による自動符号化のトレーニングアプローチを提案する。	Hailan Ma, Chang-Jiang Huang, Chun	qml	2020	2005.11149
収集	高エネルギー物理学における量子機械学習 Quantum Machine Learning in High Energy Physics 長年分析で用いられてきた機械学習に対し、量子計算は古典では困難な処理を目的とする。NISQデバイス登場により量子機械学習への応用が模索されている。	Wen Guan, Gabriel Perdue, Arthur P	qml	2020	2005.08582
収集	量子オートエンコーダを用いた一般的な検出ベースのエラー緩和手法 Generic detection-based error-mitigation using quantum autoencoders 量子オートエンコーダを用い、量子データをエラーを除外した潜在空間に圧縮することで、少量のリソースで効率的に量子エラーを緩和する汎用プロトコルを提案する。	Xiao-Ming Zhang, Weicheng Kong, Mu	qml	2020	2005.04341
収集	量子機械学習と量子生体模倣：視点 Quantum machine learning and quantum biomimetics: A perspective 量子機械学習は、量子デバイスを用いた効率的な計算と量子システムの制御を可能にする有望なパラダイムである。	Lucas Lamata	qml	2020	2004.12076
収集	ウィグナー関数の共分散と変換文脈非依存性の関係 Relationship between covariance of Wigner functions and transformation noncontextuality 量子理論のサブ理論において、ウィグナー表現の共分散と変換文脈非依存性を持つ実在論的モデルの存在との関係を検討する。	Lorenzo Catani	qml	2020	2004.06318
収集	量子分類器のための堅牢なデータエンコーディング Robust data encodings for quantum classifiers ノイズ耐性のある量子機械学習において、データの効率的な入力方法とノイズ対策が重要である。本稿は、二値量子分類のためのデータエンコーディングを研究する。	Ryan LaRose, Brian Coyle	qml	2020	2003.01695
収集	非パラメトリック回帰量子ニューラルネットワーク Nonparametric Regression Quantum Neural Networks 著者は過去2論文で最小二乗や多項式補間の量子ニューラルネットワークを構築した。本稿ではパラメトリック統計型QNNの非パラメトリック回帰手法を提案する。	Do Ngoc Diep, Koji Nagata, Tadao N	qml	2020	2002.02818
収集	量子ニューラルネットワークの閾値としての統計的検定と信頼区間 Statistical Tests and Confidential Intervals as Thresholds for Quantum Neural Networks 著者の前論文に続き、量子ニューラルネットワークの解析と構築を行う。特に最小二乗問題と線形回帰問題に関する分析を継続する。	Do Ngoc Diep	qml	2020	2001.11844
収集	量子変換の色収差条件下における光学偏光量子ビットの精密トモグラフィ Precise tomography of optical polarization qubits under conditions of chromatic aberration of quantum transformations 波長板の分散と放射スペクトル帯域幅に起因する色収差を考慮した偏光量子状態測定のモデル構築アルゴリズムを示す。	B. I. Bantysh, Yu. I. Bogdanov, N.	qml	2020	2001.07255
収集	浅いパラメータ化量子回路におけるコスト関数依存の空白平原 Cost Function Dependent Barren Plateaus in Shallow Parametrized Quantum Circuits 浅いパラメータ化量子回路において、コスト関数の依存性が空白平原を発生する厳密証明を行う。	M. Cerezo, Akira Sone, Tyler Volko	trainabilityqml	2020	2001.00550
収集	量子機械学習による周期性物質の多体計算 Many-body calculations for periodic materials via quantum machine learning 量子機械学習を用いた周期性物質の多体計算手法を提案し、有機分子や簡易格子模型に限定された従来の研究を拡張した。	Shu Kanno, Tomofumi Tada	qml	2019	1911.10330
収集	量子測定のための量子基準枠の切り替え Switching Quantum Reference Frames for Quantum Measurement 量子系は量子基準枠(QRF)に対して記述される。外部基準枠を仮定せず関係量のみを用いる要求に対応するため、2つの手法が提案された。	Jianhao M. Yang	qml	2019	1911.04903
収集	量子ニューラルネットワークを用いたがん検出：量子コンピュータ上での実演 Cancer Detection Using Quantum Neural Networks: A Demonstration on a Quantum Computer 深層学習と教師あり学習を量子枠組みに適用し、量子ニューラルネットワークを提案し、実機でその性能を示す。	Nilima Mishra, Aradh Bisarya, Shub	qml	2019	1911.00504
収集	ノイズのある量子ニューラルネットワークを用いた量子状態判別 Quantum State Discrimination Using Noisy Quantum Neural Networks 近距離量子デバイス向け低深度QNNのノイズ耐性を調査。勾配計算のシミュレーション結果を示す。	Andrew Patterson, Hongxiang Chen,	qml	2019	1911.00352
収集	量子データをノイズ除去するための量子オートエンコーダー Quantum autoencoders to denoise quantum data 古典データのノイズ除去に成功したオートエンコーダーの量子版を開発し、エンタングルメント状態のノイズ除去手法を提案した。	Dmytro Bondarenko, Polina Feldmann	qml	2019	1910.09169
収集	高次元多体量子ゲイトのためのコンピュータ着想の概念 Computer-inspired concept for high-dimensional multipartite quantum gates 高次元多光子量子系の変換概念を示す。新規な高次元量子非破壊測定と符号化・復号手法に基づく。	Xiaoqin Gao, Manuel Erhard, Anton	qml	2019	1910.05677
収集	量子ニューラルネットワークにおける情報スクランブリング Information Scrambling in Quantum Neural Networks 量子ニューラルネットワーク(QNN)が量子情報処理に応用される際、出力ビットへ情報を凝縮する過程を逆方向から解析し、情報スクランブリングの役割を示す。	Huitao Shen, Pengfei Zhang, Yi-Zhu	qml	2019	1909.11887
収集	量子 prescribing は操作的に区別可能である以上にOntologicallyに区別されている Quantum prescriptions are more ontologically distinct than they are operationally distinguishable 「同一性の識別不能性原理」の直観的拡張に基づき、古典性の新Ontological概念「有界Ontological区別性」を導入する。	Anubhav Chaturvedi, Debashis Saha	qml	2019	1909.07293
収集	ゲート型量子ニューラルネットワークの学習最適化 Training Optimization for Gate-Model Quantum Neural Networks ゲートモデル量子計算における量子ニューラルネットワーク(QNN)の学習最適化手法を提案する。関連するゲートパラメータを持つユニタリ群により実現されるQNNに対する学習手順を定義した。	Laszlo Gyongyosi, Sandor Imre	qml	2019	1909.01048
収集	多次元系を用いた量子分類器による教師あり学習 Supervised learning with a quantum classifier using a multi-level system エンタングルメントのない単一quNitに特徴量を符号化し、量子変分アルゴリズムで訓練する量子分類器を提案する。	Soumik Adhikary, Siddharth Dangwal	qml	2019	1908.08385
収集	有限特徴空間における実験的カーネルベース量子機械学習 Experimental kernel-based quantum machine learning in finite feature space 2次元分類問題におけるハイブリッド量子機械学習の実装を示す。カーネル評価は量子状態への射影測定で実行され、モデル訓練は古典計算機で処理する。	Karol Bartkiewicz, Clemens Gneitin	qml	2019	1906.04137
収集	畳み込みフィルタ埋め込み量子ゲートオートエンコーダー Convolution filter embedded quantum gate autoencoder 量子ゲートオートエンコーダーに畳み込みフィルタを埋め込み、限られた量子ビット数での次元削減やノイズ除去を実現する手法を提案する。	Kodai Shiba, Katsuyoshi Sakamoto,	qml	2019	1906.01196

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