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／1〜50件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
再現済み	量子強化特徴空間を用いた教師あり学習🔒 Supervised learning with quantum enhanced feature spaces Nature (2019)	Havlíček et al. (IBM)	qml	2018	1804.11326
再現済み	量子機械学習におけるデータの力🔒 Power of data in quantum machine learning Nature Communications	Huang et al.	qml	2021	2011.01938
再現済み	ユニバーサル量子分類器のためのデータ再アップロード🔒 Data re-uploading for a universal quantum classifier Quantum (2020)	Pérez-Salinas et al.	qml	2019	1907.02085
収集	金融時系列予測のための量子ニューラルネットワーク構成の大規模ベンチマーキング Large-Scale Benchmarking of Quantum Neural Network Configurations for Financial Time Series Forecasting 量子ニューラルネットワーク（QNN）の構成を金融時系列予測で大規模にベンチマーク。分類タスク中心の従来研究に対し、回帰問題への適用が不足している点を踏まえた。	Jack Waller, Xing Liang, Dimitrios	qml	2026	2610.12148
収集	量子ニューラルネットワークを用いたフローモデル実行のための効率的な量子回路 An Efficient Quantum Circuit for Flow Model Execution Using Quantum Neural Networks フローモデルは速度場で定義される常微分方程式を解いて軌道を生成し、フローマッチングは輸送力学をモデル化して速度場を学習する。ウェーブファンクションフローはフローモデルと量子の形式的な接続を確立する。	Rui Che, Ludvig af Klinteberg	qml	2026	2610.11537
収集	パラメータ化された量子回路のためのモジュール式最適化戦略のベンチマーキング Benchmarking Modular Optimization Strategies for Parameterized Quantum Circuits パラメータ化量子回路の訓練では、評価予算と統計的不確実性のバランスが必要。量子探索方向の推定と古典的パラメータ更新則を分離するモジュラーベンチマークフレームワークを提案し、相互作用と感度を分析する。	Carla Cotea, Stefan Balauca, Andre	variational-algorithmsqmlapplications	2026	2610.10254
収集	パレート最適な量子カーネル選択による実マルウェアのビーコン通信データに対する教師なし異常検知 Pareto-optimal quantum kernel selection for unsupervised anomaly detection on real malware beaconing data 量子カーネル法の評価には、タスク性能と古典カーネルからの幾何学的乖離という、通常別々に報告される2つの量が必要であり、完全に教師なしの手法を導入する。	Boaz Micah, Nadia Milazzo, Maissa	qmlhardware-demos	2026	2610.09717
収集	Q-PhotoMarket: 金融市場予測のためのフォトニックハイブリッド量子ニューラルネットワーク設計空間探索フレームワーク Q-PhotoMarket: A Design Space Exploration Framework for Photonic Hybrid Quantum Neural Networks in Financial Market Prediction 光量子コンピューティングは、線形光学回路の自然実装とボソンサンプリングの計算複雑性から、ハイブリッド量子機械学習に有望だが、金融予測における光回路設計選択の影響は未解明である。	Alberto Marchisio, Hanzalah Mohame	qmlhardware-demos	2026	2610.09641
収集	実稀少データにおける量子異常検知 Quantum anomaly detection in real scarce data 小規模で不均衡なデータセットにおける異常検知は機械学習で非常に困難であり、データ拡張や生成AIは訓練データ不足を緩和するが、異常は定義上予測不能なため限界がある。	Emanuele Casciaro, Fabio Mascherpa	qml	2026	2610.09635
収集	分割統治型量子ニューラルネットワークによるモジュール式ハイブリッド計算アーキテクチャ Divide et Impera quantum neural networks for modular hybrid computing architectures 量子機械学習は従来のHPC, AI, GPUを補完する持続可能なアプローチとして急速に台頭し、地球規模の課題に有望で、最初の量子プロセッサ試作機が市場に登場した。	Emanuele Casciaro, Fabio Mascherpa	qml	2026	2610.09623
収集	ポストセレクションフリー量子自動学習 Post-Selection-Free Quantum Automated Learning 量子自動学習（QAL）は量子状態を直接更新して変分パラメータ最適化を回避するが、post-selectionにより最終モデル取得確率が制限される。本稿ではpost-selection-freeなQALアルゴリズムを開発した。	Junkai Wang, Jin-Peng Liu	qml	2026	2610.08219
収集	デジタル口座開設におけるFew-Shotなりすまし検出のための量子機械学習 Quantum Machine Learning for Few-Shot Impersonation Detection in Digital Account Opening デジタル口座開設後の偽装詐欺を早期検出するため、行動・取引シグナルを用いる。確認症例が少なく極端なクラス不均衡がある中で、量子機械学習（QML）を評価する。	Javiera Canales, Jose Ortega, Maxi	qml	2026	2610.07242
収集	量子リザーバーコンピューティングにおけるカオスの縁の優位性の理論 Theory of the Edge-of-Chaos Advantage in Quantum Reservoir Computing 数値研究は量子リザーバコンピューティングがedge of chaos近傍で最適に動作することを示唆する。我々は明示的な量子リザーバモデルを開発し、そのカオス領域と可積分点を厳密に解析した。	Shuaifan Cao, Wei Xia, Xiaopeng Li	qml	2026	2610.05213
収集	低コスト Quantum Kernel 学習 Reduced Cost Quantum Kernel Training 量子カーネル法は有望だが、Gram行列構築の二次スケーリングと個々のカーネル値の測定コストが課題である。本研究ではワンクラス異常検知をリソース効率的な動作領域として調査する。	Daniel R. Germain, Benjamin Goldwe	qml	2026	2610.04190
収集	力学系における情報処理容量の効率的かつ信頼性の高い測定：Kernelsによるアプローチ Efficiently and Reliably Measuring Information Processing Capacity in Dynamical Systems via Kernels Information Processing Capacity (IPC)は動的システムの計算能力を測る強力な指標で量子リザーバコンピューティングで広く使われるが、標準IPCは深刻な計算上の限界を抱え、その計算は線形回帰による再構成能力の推定を含む。	Alessio Benavoli, Felix Binder, Ca	qml	2026	2610.03281
収集	Quantum Fourier Samplingの限界：Delay-PUFセキュリティモデルのための3ゲート監査プロトコル Where Quantum Fourier Sampling Stops Short: A Three-Gate Audit Protocol for Delay-PUF Security Models Quantum Fourier samplingによる遅延PUFのスペクトル学習可能性監査を、アクセスマッチング、古典比較器、オラクル合成の3ゲートで評価。低次数は到達可能な長さでは小サポートでない。	Owen Friedewald, Ali Shiri Sichani	qml	2026	2610.02636
収集	幾何学的量子機械学習のためのフーリエ対称化 Fourier Symmetrization for Geometric Quantum Machine Learning Geometric quantum machine learningの対称性が量子フーリエモデル（QFMs）の表現力に与える影響をフーリエ表現で解析し、対称性が周波数スペクトルを軌道に整理し合計することを示した。	Letao Wang, Abdel Lisser, Sreejith	qml	2026	2610.01874
収集	敵対的ロバスト性におけるフェイク量子シミュレータ Adversarial Robustness in Fake Quantum Simulators ノイズモデルベースのfake simulators上で展開されたQMLモデルの性能スケーラビリティと敵対的ロバスト性を調査。Qiskit Aerのスループットを様々なハードウェアアーキテクチャでベンチマークし、敵対的攻撃の有効性を評価する二段階研究を実施。	Marc Maußner, Volker Reers	qml	2026	2610.01574
収集	NISQシステムにおけるハイブリッド量子強化学習のためのコンテキストアウェア誤り軽減オーケストレーション Context-Aware Error Mitigation Orchestration for Hybrid Quantum Reinforcement Learning on NISQ Systems Quantum Reinforcement Learning (QRL)は有望だが、NISQデバイスではデコヒーレンス、ゲート不完全性、測定誤差が方針品質と学習信頼性を低下させる。	Bisma Majid, Shabir Ahmed Sofi, Mi	error-mitigationqmlapplications	2026	2610.01253
収集	古典的困難性：ハミルトニアンの関数学習 Classical Hardness of Learning Functions of Hamiltonians Morohoshiらが提案した、ハミルトンHと量子状態ρの古典記述からTr[f(H)ρ]を予測する「Hamiltonian function learning」問題の古典的困難性を示した。	Sota Hashimoto, Akinori Kawachi	qml	2026	2610.01141
収集	非マルコフ散逸の量子リザーバーコンピューティングの資源としての利用 Non-Markovian dissipation as a resource for quantum reservoir computing 量子リザバー計算では通常マルコフ散逸が用いられるが、非マルコフ記憶効果の計算上の役割は未探求のままであり、非マルコフ散逸をリソースとして用いるフレームワークを導入する。	Luca Nigro, Francesco Monzani, Enr	qml	2026	2609.40172
収集	リソース調整可能な量子回路による非線形要素単位変換の実装 Resource-Tunable Quantum Circuit Implementation of Nonlinear Element-Wise Transformations 非線形変換は量子機械学習などで重要で、多項式近似により要素単位の多項式実装に帰着される。既存研究はクエリや補助空間の効率を改善したが、回路深さは課題が残る。	Chunlin Yang, Yuqi Li, Hongmei Yao	qml	2026	2609.39295
収集	デジタルツインによる量子動的システムのモデリング：散逸量子リザーバーコンピューティング Digital Twin Modeling of Quantum Dynamical Systems: Dissipative Quantum Reservoir Computing 駆動された多体系量子システムの入出力データからの応答モデリングは、非線形・履歴依存でサイズ増大に伴いシミュレーションが高コストなため困難であり、代表例にHigh-Harmonic Generation (HHG)がある。	Abhijit Sen, Bikram Keshari Parida	qml	2026	2609.36901
収集	ネットワークセキュリティ分類のための量子コンピューティング：短期分類と長期メモリ効率 Quantum Computing for Network Security Classification: Near-Term Classification and Long-Term Memory Efficiency 量子計算のネットワークセキュリティ分類への近期的・長期的貢献は未体系であり、本論文は2つの補完的実験（まず近い将来の量子分類を評価）で検討する。	Yuqing Li, Poonam Bala Nehru, Yunp	qml	2026	2609.36479
収集	量子物理情報ニューラルネットワークにおける埋め込み設計について On Embedding Design in Quantum Physics-Informed Neural Networks Quantum physics-informed neural networks (QPINNs)はPDEを解くが、座標を量子状態へ写像する埋め込みの役割は未解明であり、本研究では統一的埋め込みフレームワークを導入する。	Ban Q. Tran, Nahid Binandeh Dehagh	qml	2026	2609.33700
収集	量子符号化エージェント：量子機械学習におけるデータ埋め込み戦略選択のための自然言語インターフェース Quantum Encoding Agents: A Natural Language Interface for Data Embedding Strategy Selection in Quantum Machine Learning データエンコーディング選択は量子機械学習の中心的課題であり、Quantum Encoding Agentsというオープンソースシステムを提案する。選択を自然言語インターフェースに変える。	Ana Paula Appel	trainabilityqmlsoftware-stack	2026	2609.31902
収集	量子拡散モデルによる医用画像解析 Quantum Diffusion Models for Medical Image Analysis 量子力学の原理を利用するQuantum Machine Learningの一環として、スケーラブルなハイブリッドQuantum Diffusion Modelを提案し、医用画像解析への応用を評価した。	Francesco Aldo Venturelli, Stefano	qmlalgorithms-ftqc	2026	2609.31070
収集	強化学習による量子ニューラルネットワーク勾配のモデル化 Modeling quantum neural network gradient with reinforcement learning RLQ-Gradは強化学習を用いてQNNの勾配計算コストを削減し、barren plateau問題とO(L・2^n)の時間・メモリコストに対処する手法を提案する。	Nhan Trong Luu, Duong Trung Luu, N	trainabilityqml	2026	2609.31066
収集	ZX-calculusベースの位相的再利用による評価効率的量子アーキテクチャ探索 Evaluation-efficient quantum architecture search with ZX-calculus-based topological reuse 変分量子アルゴリズムの性能は回路構造に依存し、QASは自動設計を行うが評価コストが高い。本研究ではZX-calculusに基づく位相的再利用により評価効率を向上させる。	Chenlu Li, Hui Zeng, Dazhi Ding	variational-algorithmscompilationqmlapplications	2026	2609.29098
収集	量子リザバーコンピューティングにおけるインメモリ処理のためのアナログ中性原子 Analog neutral-atom for in-memory processing in quantum reservoir computing QRCは量子多体系のダイナミクスを利用し、高次元状態空間で時系列情報を処理する。中性原子アレイはスケーラブルだが、外部バッファリングなしに内在的メモリを実現するには精密な制御が必要。	Luca Nigro, Gian Luca Giorgi, Enri	qmlhardware-demos	2026	2609.28441
収集	量子機械学習のための浅い回路へのデータセット蒸留 Distilling Datasets into Shallow Circuits for Quantum Machine Learning 量子機械学習では、各サンプルを量子状態に準備するローディング回路が各ショット・各トレーニングステップで再実行されるため、総負担はサンプル数と準備コストに比例する。	Guang Lin, Qibin Zhao	qml	2026	2609.28229
収集	導波路QEDにおける量子リザーバコンピューティングのためのプログラム可能なコヒーレントメモリカーネル Programmable Coherent Memory Kernels for Quantum Reservoir Computing in Waveguide QED リザーバーコンピューティングには長いメモリに加え、タスクに適したタイムスケールに分散したメモリが必要だが、多くの量子RCでは設計不能。ここではwaveguide-QED量子リザーバーを導入する。	Hong Jiang, Yu Wu, Yue Ban et al.	qml	2026	2609.27072
収集	量子がAIと出会うとき：機械学習のための量子手法と量子システムのための機械学習手法 When Quantum Meets AI: Quantum Methods for Machine Learning and Machine Learning Methods for Quantum Systems 量子計算とAIの交差点を、量子機械学習と機械学習の量子システム応用の2方向で研究。Neural Quantum Embeddingはクラス間のトレース距離を増加させるデータ表現を学習する。	Tak Hur	qml	2026	2609.25641
収集	エンドツーエンド量子セマンティック通信と変分量子ニューラルネットワーク End-to-End Quantum Semantic Communication with Variational Quantum Neural Networks 量子機械学習(QML)と意味コミュニケーション(SemCom)を組み合わせた量子意味コミュニケーション(QSemCom)フレームワークを提案。古典データを低次元意味表現に圧縮し、変分量子送信機で符号化・処理して量子チャネルで送信する。	Melek Krichen, Nikhitha Nunavath,	qml	2026	2609.25044
収集	量子機械学習における小データ領域での一般化の実験的証拠 Experimental evidence of generalization in quantum machine learning in small-data regime 量子機械学習は限られたデータからの学習に有望であり、特にQCNNは階層的アーキテクチャと強い帰納的バイアス、パラメータ数を組み合わせて魅力的である。	Leena Anthony, Artemiy Burov, Nico	qml	2026	2609.24666
収集	超低消費電力フォトニック量子リザバーコンピュータによる多用途量子機械学習 Versatile Quantum Machine Learning with an Ultra-low Power Photonic Quantum Reservoir Computer 集積フォトニックプロセッサは高帯域・並列線形計算が可能だが、非線形特徴マップと時間メモリが課題であり、超低電力フォトニック量子リザバーコンピュータを実証した。解説記事 →	Wei Wang, Zan Tang, Menglong Fang	qml	2026	2609.24381
収集	量子および古典機械学習モデルにおける二値分類の比較研究 Comparative Study of Quantum and Classical Machine Learning Models in Binary Classification Quantum Machine Learning (QML)は量子計算と古典機械学習を組み合わせ、効率と表現力を高める可能性がある。本論文ではVQCとQSVMの2つの量子分類器を比較する。	Anand Kumar Mishra, Ramanuj Awasth	qml	2026	2609.23476
収集	Quantum Reservoir Computingにおける時間情報のためのLiouvillian応答 Liouvillian Response for Temporal Information in Quantum Reservoir Computing Open量子系は量子リザバー計算の時間情報処理の基盤だが、動力学と性能の微視的メカニズムは不明である。本論文では、Liouvillian動力学をタスク性能に直接結びつける微視的応答-性能フレームワークを確立した。	Jiande Cao, Rui-Yang Gong, Zhongji	qml	2026	2609.23429
収集	量子モデルの思考を観察する：Quantum Transformerブロックにおけるヒルベルト空間の解釈可能性 Watching Quantum Models Think: Hilbert-Space Interpretability in Quantum Transformer Blocks 量子機械学習が不透明なモデルか解釈可能なモデルかの選択に直面する中、量子力学の数学的構造を利用し、quantum mutual information (MI) を追跡することで本質的に解釈可能な量子モデルを構築できることを示した。	Diego Iacopetta, Andrea Gasparini	qml	2026	2609.23016
収集	ハイブリッドキャビティマグノメカニカルシステムを用いたガウス量子リザーバーコンピューティング Gaussian quantum reservoir computing with a hybrid cavity magnomechanical system 線形化されたGaussian領域のハイブリッドcavity magnomechanical systemに基づく量子リザーバ計算枠組みを提案し、auxiliary cavityを入力ポートとして信号をdetuningに符号化する。	Hajar Assil, Khadija El Anouz, Abd	qml	2026	2609.22791
収集	重み付き量子信号処理：低深度多項式近似とKolmogorov-Arnold Networksへの応用 Weighted Quantum Signal Processing: Low-Depth Polynomial Approximation with Applications to Kolmogorov-Arnold Networks Quantum Signal Processing (QSP) は強力だが回路深度とパリティ制約に限られる。本稿では重み関数を用いるWeighted Quantum Signal Processingを導入する。	Rohit Sarma Sarkar, Rupayan Bhatta	qml	2026	2609.21567
収集	量子リザーバー計算における散逸性相転移 Dissipative phase transitions in quantum reservoir computing 駆動散逸型Kerrリザバーを一階・連続散逸相転移にわたり系統比較し、動的相転移と量子リザバー計算性能の関連が散逸系でも成り立つことを検証した。	Da Zhang, Zhang-Qi Yin	qml	2026	2609.20345
収集	4,500量子ビット量子アニーラーにおける時間情報処理 Temporal information processing on a 4,500-qubit quantum annealer 量子機械学習は古典を超える可能性があるが、大規模で表現力があり読み出しが安価な量子モデルが必要で、多くの手法はパラメータ最適化にコストがかかる。本研究ではその量子機械学習モデルを報告する。	Antonio Sannia, Roberto Menta, Pra	qml	2026	2609.19308
収集	光量子コンピューティング Optical Quantum Computing 光量子計算は光の量子特性を利用し古典計算機を凌駕する計算を目指す。本レビューでは、エンコーディングと計算方法が異なる主要実装を解説する。	Hamza Hasnaoui, Leonardo Limongi,	qml	2026	2609.18347
収集	パラメータ化された対話型量子分類器のフーリエ解析 Fourier Analysis of Parametrized Interactive Quantum Classifiers Interactive Quantum Classifiers (IQCs)はオープン量子システムに触発された量子機械学習モデルで、ターゲットqubitと環境の相互作用をハミルトニアンで記述する。先行研究は代替ハミルトニアン・パラメータ化を導入し、経験的に分類精度を改善できることを示した。	Fábio Novaes, Fernando M. de Paula	trainabilityqml	2026	2609.17991
収集	QiT: 視覚認識タスクのための量子インスパイアードTransformer QiT: Quantum-Inspired Transformer for Visual Recognition Task 角度エンコード状態がヒルベルト空間で周期的類似性・相互作用を自然に表現するQMLの視点は、量子ビット数制約により現在の量子ニューラルネットワークでは視覚認識への実現が困難である。	Badri N. Patro, Vijay Agneeswaran	simulation-methodsqml	2026	2609.17789
収集	フォトニックプロセッサを用いたマルチインスタンス量子データに対する適応的関係学習 Adaptive Relational Learning on Multi-instance Quantum Data with Photonic Processors 複数の量子状態を並列にQMLモデルへ読み込むことで、個々の状態ではなく状態間の関係に重要な情報がある学習タスクを解く。adaptive relational learning frameworkを導入し、ペアワイズおよび高次の関係にアクセスする。	Marcin Jastrzebski, Shang Yu, Raj	qml	2026	2609.17352
収集	パラメータ効率的Quantum NLPによる言い換え検出：性能、堅牢性、およびエンタングルメント Parameter-Efficient Quantum NLP for Paraphrase Detection: Performance, Robustness, and Entanglement 10-qubitのhybrid quantum-classical variational circuit（2,148パラメータ）をparaphrase detectionに評価し、MRPC・QQP・adversarial PAWSで検証、QQP（n=10 seeds）で75.53% +/- 0.を達成した。	Farha Nausheen, Khandakar Ahmed, F	qml	2026	2609.14529
収集	拡張スタビライザーフレームワークと適応的分散推定による量子回路の効率的な期待値推定 Efficient expectation value estimation for quantum circuits via extended stabilizer frameworks and adaptive variance estimation 量子回路の古典シミュラビリティは量子計算優位性の評価に重要であり、非Cliffordゲートの存在は期待値推定に指数的なランタイムオーバーヘッドをもたらす。本研究では効率的なシミュレーションフレームワークを導入する。	Yunseo Hwang, Giwon Song, Kyoung K	variational-algorithmssimulation-methodsqml	2026	2609.14252
収集	変分量子回路を用いたオペレーター学習 Operator Learning with Variational Quantum Circuits 変分量子回路が微分方程式の線形・非線形解作用素を学習できるよう、DeepONetを拡張し、branch・trunkネットワークをVQCに置き換える方法論を開発した。	Jorgen Wu, Masoud Barati, Peyman G	qml	2026	2609.14131

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 2026-10-11 05:20:01