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
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。
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。
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。
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
| 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） | — | — | ○ |
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
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。
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
338件／101〜150件目を表示
| 状態 | 題名 | 著者 | 分野 | 年 | arXiv |
|---|---|---|---|---|---|
| 収集 |
ノイジー中規模量子ハードウェア上の生成モデリングのための浅い即時量子多項式時間回路
勾配推定と実装コストの課題に対し、浅いIQP回路を用いた効率的な生成量子モデルを提案する。
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Oriol Balló-Gimbernat, Marcos Arro | trainability | 2025 | 2511.05267 |
| 収集 |
Twirlator：量子機械学習 Ansatz における部分群対称性効果の分析パイプライン
対称性の付与はゲート追加や回路制約を招くが、本研究はTwirlatorを用いてその影響を分析する。
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Valter Uotila, Väinö Mehtola, Ilmo | trainability | 2025 | 2511.04243 |
| 収集 |
スーパーポジショナル勾配降下法：モデル学習における量子原理の活用
LLM訓練の古典的最適化のメカニズムを解明するため、勾配更新と量子原理を結び新たなオプティマイザ「Superpositional Gradient Descent」を提案する。
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Ahmet Erdem Pamuk, Emir Kaan Özdem | trainability | 2025 | 2511.01918 |
| 収集 |
量子シミュレーションのための変分量子計算：原理、実装、課題
本稿は、変分量子アルゴリズムにおける量子データの重要性に着目し、量子シミュレーションの進展における変分量子計算の包括的な概要と役割を提示する。
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Lucas Q. Galvão, Anna Beatriz M. d | trainability | 2025 | 2510.25449 |
| 収集 |
原子および分子の三体系に対する量子計算アプローチ
He、H-、H2+、HD+の高精度量子計算シミュレーションを示し、分子計算にはBorn-Oppenheimer近似 beyond のNI-DUCC-VQE手法を用いた。
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Mohammad Haidar, Hugo D. Nogueira, | trainability | 2025 | 2510.18005 |
| 収集 |
線形光学におけるバリプ plateau 問題の緩和
線形光学を用いた変分量子アルゴリズムにバリプ plateau が存在することを実証し、フェルミオンの線形光学がより耐性があることを示す。
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Matthew D. Horner | trainability | 2025 | 2510.02430 |
| 収集 |
巡回変分量子固有値ソルバー：階段降下による barren plateau の回避
CVQEは測定フィードバックサイクルを用い、ノイズあり中規模量子デバイスで正確な基底状態シミュレーションを実現する。
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Hao Zhang, Ayush Asthana | trainability | 2025 | 2509.13096 |
| 収集 |
量子回路の診断：ノイズ耐性、学習可能性、表現力
実用的な量子アドバンテージ実現のため、試行錯誤を避ける効率的な診断手法を提案。
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Yuguo Shao, Zhenyu Chen, Zhaohui W | trainability | 2025 | 2509.11307 |
| 収集 |
Groverミキサーを用いたQAOAにおけるバーンプレートの回避の証明
GM-QAOAの動的リ代数を解析。初期状態が計算基底状態の一様な重ね合わせの場合、対応するリ代数がsu(d)⊕u(1)⊕u(1)と同型であることを示す。
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Boris Tsvelikhovskiy, Matthew Nuyt | trainability | 2025 | 2509.10424 |
| 収集 |
古典的初期化は変分量子回路の空洞盆地からの脱出を助けられるか
変分量子アルゴリズムの勾配消失問題に対し、古典的初期化を用いた初期状態準備の効果を調査する。
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Yifeng Peng, Xinyi Li, Zhemin Zhan | trainability | 2025 | 2508.18497 |
| 収集 |
表現力と訓練可能性を備えたパルスベース量子機械学習モデルの設計に関する考察
ハードウェア効率に優れたパルスベースQMLモデルの設計において、動的対称性を仮定したモデルが効率的に訓練可能であることを示す。
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Han-Xiao Tao, Xin Wang, Re-Bing Wu | trainability | 2025 | 2508.05559 |
| 収集 |
航空弾性問題のためのハイブリッド量子テンソルネットワーク
量子機械学習を用い、テンソルネットワークと変分量子回路を結合して時間系列の分類・回帰課題に取り組む可能性を示す。
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M. Lautaro Hickmann, Pedro Alves, | trainability | 2025 | 2508.05169 |
| 収集 |
非線形効果とバリンプレートウ回避機能を持つ量子畳み込みニューラルネットワーク
量子ニューラルネットワークの並列計算能力を活用するが、非線形性欠如とバリンプレートウにより実用が阻まれる。
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Pei-Kun Yang | trainability | 2025 | 2508.02459 |
| 収集 |
量子計算複雑性とバリエンプレートー理論のためのリー群
過去20年の量子計算の進展を受け、リー群とその代数を解説し、量子アルゴリズムの基礎問題を分析する。
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P. A. S. de Alcântara, Gabriel Aud | trainability | 2025 | 2507.22590 |
| 収集 |
Z2格子ゲージ理論の barren-plateau 自由変分量子シミュレーション
Z2格子ゲージ理論の基底状態や静的ストリング破断を検証するため、2脚梯子格子とコグート・サスキンフェルミオンを用いたVQEを設計し、テンソルネットワークで検証した。
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Fariha Azad, Matteo Inajetovic, St | trainability | 2025 | 2507.19203 |
| 収集 |
パラメータ化量子回路の表現力に関する微分位相幾何学
本稿では、量子計算におけるパラメータ化量子回路の表現力、特に次元表現力を微分位相幾何学的観点から解析する。
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Johanna Barzen, Frank Leymann | trainability | 2025 | 2507.16401 |
| 収集 |
回路最適化における勾配なし変分量子アルゴリズムのためのゲートフリーズング法
ノイズ耐性中規模量子デバイス向け変分量子アルゴリズムのパラメータ付き量子回路において、勾配を使用せずに回路を最適化する方法を提案する。
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Joona Pankkonen, Lauri Ylinen, Mat | trainability | 2025 | 2507.07742 |
| 収集 |
学習可能変分量子回路のための特殊ユニタリパラメータ化
対称性制約付きリー部分群の指数関数からなるSUN-VQCを提案する。これにより動的リー代数の次元をO(4^n)からO(4^k)に低減する。
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Kuan-Cheng Chen, Huan-Hsin Tseng, | trainability | 2025 | 2507.05535 |
| 収集 |
分散を用いた量子アルゴリズムのスケーリング： barren plateausの回避
VQAsのスケーラビリティは系統サイズに対して勾配が指数関数的に消失するbarren plateausによって制限される。本研究は分散を用いてこれを回避する。
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Elias Zapusek, Ivan Rojkov, Floren | trainability | 2025 | 2507.02043 |
| 収集 |
パラメータ付きユニタリの線形結合の学習可能性
パラメータ付き量子回路の学習可能性を、 barren plateau の影響を考慮して解析する。
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Nikhil Khatri, Stefan Zohren, Gabr | trainabilityhamiltonian-simulation | 2025 | 2506.22310 |
| 収集 |
枯れ谷を軽減する対数比率確率による多変数無界量子回帰
Pauli期待値依存の制約を解消し、対数比率確率を用いて多変数回帰を実現する量子ニューラルネット手法を提案する。
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Jaemin Seo | trainability | 2025 | 2506.20135 |
| 収集 |
有効ランクを用いた量子ニューラルネットワークの表現力最大化手法
量子ニューラルネットワークの設計を最適化するため、表現力の指標として有効ランクκを導入し、その最大化手法を提案する。
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Juan Yao | trainability | 2025 | 2506.15375 |
| 収集 |
古典リソースのみを用いた高表現力量子ニューラルネットワーク
従来の量子ニューラルネットワーク(QNNs)は、古典モデルを上回る性能を目指しパラメータ化量子回路を利用する。本稿では、これらのモデルに帰せられる望ましい性質の一部を、古典的なリソースのみを用いて効率的に再現できることを示す。
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Marco Maronese, Francesco Ferrari, | trainability | 2025 | 2506.13605 |
| 収集 |
量子再帰的埋め込みニューラルネットワーク
量子ニューラルネットワークの大規模化における学習可能性の問題に対処するため、量子再帰的埋め込みニューラルネットワークを提案する。
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Mingrui Jing, Erdong Huang, Xiao S | trainability | 2025 | 2506.13185 |
| 収集 |
マルチモーダル拡散モデルによる離散連続量子回路の合成
量子計算のスケーリングにおけるコンパイルボトルネックを解消するため、拡散モデルを用いた効率的な回路合成手法を提案する。
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Florian Fürrutter, Zohim Chandani, | trainability | 2025 | 2506.01666 |
| 収集 |
非局所量子計算の計算複雑性理論
非局所量子計算(NLQC)はローカル相互作用を通信とエンタングルメントで代替する。NLQCタスクのエンタングルメントコストの特性決定は計算複雑性理論における重大な進展を示唆する可能性がある。
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Andreas Bluhm, Simon Höfer, Alex M | trainability | 2025 | 2505.23893 |
| 収集 |
接続性は疎なニューラルネットワーク量子状態の能力を決定する
過剰パラメータ化されたニューラルネットワークにおけるLottery Ticket Hypothesisを、量子多体系の基底状態を近似する教師なし学習に拡張した。
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Brandon Barton, Juan Carrasquilla, | trainability | 2025 | 2505.22734 |
| 収集 |
ヒルベルト空間を流れる：格子場理論のための量子強化生成モデル
格子場理論における高次元分布のサンプリング課題に対し、ハイブリッド量子古典モデルを適用し、場構成の効率的な生成手法を提案する。
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Jehu Martinez, Andrea Delgado | trainability | 2025 | 2505.10553 |
| 収集 |
バリングプラトーとパウリ観測量の非集中の統計モデル
観測量の非局所性、初期状態のエンタングルメント、回路の表現力の3つの要因に対し統計モデルを提示。
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Nikita Nemkov | trainability | 2025 | 2505.08758 |
| 収集 |
量子代替駆動画像分類器：バリンプレートーを避ける勾配フリーのアプローチ
勾配消失問題に対処するため、補助量子ビットの測定・リセットを用いた勾配フリーの代替駆動フレームワークを提案する。
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Yichen Xie | trainability | 2025 | 2505.05249 |
| 収集 |
barren plateausを緩和しながら量子ニューラルネットワークの非線形性をシミュレートする
テイラー展開による非線形性のモデル化とテンソル積基底生成を用い、量子ニューラルネットワークの最適化課題を解決する手法を提案する。
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Ding-Dang Yang | trainability | 2025 | 2504.13980 |
| 収集 |
テンソルネットワーク影響関数信念伝播を用いた二次元格子における量子力学のシミュレーション
空間的エンタングルメントの増大により、非平衡量子力学の記述は困難である。テンソルネットワーク影響関数は、部分系の影響関数経路積分を行列積状態として符号化し、局所演算子の時間発展を計算する際の課題を軽減する。
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Gunhee Park, Johnnie Gray, Garnet | trainabilityhamiltonian-simulation | 2025 | 2504.07344 |
| 収集 |
量子ドアイブリン係数：解釈と応用
古典情報理論のドアイブリン係数の量子一般化を研究し、量子チャネルの全変分収縮係数の上界を算出する手法を示す。
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Ian George, Christoph Hirche, Thes | trainability | 2025 | 2503.22823 |
| 収集 |
量子回路の分割のための多層的フレームワーク
分散量子システムでの実行では、通信オーバヘッドを低減し実行時間とノイズを抑制するため、量子回路を分割する手法が不可欠である。
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Felix Burt, Kuan-Cheng Chen, Kin K | trainability | 2025 | 2503.19082 |
| 収集 |
古典および量子ハードウェアでの学習のバランス調整による変分量子アルゴリズムの強化
耐障害性量子ハードウェアを要する問題に対し、変分量子アルゴリズム(VQA)は有望である。本研究は、古典・量子ハードウェアでの学習をバランスさせることでVQAを強化する。
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Rahul Bhowmick, Harsh Wadhwa, Avin | trainability | 2025 | 2503.16361 |
| 収集 |
選択的ゲート活性化戦略による回路の学習性向上
ハイブリッド量子古典計算における変分量子アルゴリズムの限界である、回路の学習性と表現能力のバランスを改善する手法を提案する。
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Jeihee Cho, Junyong Lee, Daniel Ju | trainability | 2025 | 2503.12738 |
| 収集 |
パラメータ化量子回路における barren plateau の直接勾配計算
Weingarten公式に依存しない直接勾配計算により、以前の研究が不正確だったbarren plateau現象の解明を試みる。
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Yuhan Yao, Yoshihiko Hasegawa | trainability | 2025 | 2503.05145 |
| 収集 |
古典で訓練、量子で展開：千量子ビットへの生成量子機械学習のスケーリング
即時量子多項式回路に基づく生成モデルを提案し、古典ハードウェアで効率的に訓練可能であることを示した。
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Erik Recio-Armengol, Shahnawaz Ahm | trainability | 2025 | 2503.02934 |
| 収集 |
大規模言語モデルは量子ニューラルネットワークの台地を緩和できる
NISQ時代、量子ニューラルネットワークの学習は量子ビット数増加に伴う勾配消失で阻害される。本論文は大規模言語モデルを用いた初期化戦略によりこれを緩和することを示す。
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Jun Zhuang, Chaowen Guan | trainability | 2025 | 2502.13166 |
| 収集 |
証明可能で説明可能な訓練性を持つ量子自動学習
既存の量子機械学習は勾配依存のハイブリッド手法に依存し、大域的最適解への収束が証明されない。本研究は、この課題を克服する新しい枠組みを提案する。
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Qi Ye, Shuangyue Geng, Zizhao Han | trainability | 2025 | 2502.05264 |
| 収集 |
量子インスパイアド機械学習のための変分決定図
決定図の量子機械学習への適用を提案する。量子状態の冗長性を活用し、確率振幅を効率的に計算する手法を示す。
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Vladimir Vargas-Calderón, Santiago | trainability | 2025 | 2502.04271 |
| 収集 |
木型テンソルネットワークの浅い量子回路への埋め込み
NISQデバイスのノイズにより浅い回路に制限されるVQAにおいて、勾配が指数関数的に小さくなる荒削り平板問題を解決し、木型テンソルネットワークを浅い量子回路に埋め込む手法を提案する。
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Shota Sugawara, Kazuki Inomata, Ts | trainability | 2025 | 2501.18856 |
| 収集 |
局所活性空間法およびコスト低減を備えた非ユニタリ変分量子固有値ソルバ
近・中期の量子コンピュータ向けに、リソース効良く強相関系を記述する手法として、局所活性空間自己無結合理論に基づく非ユニタリVQEを提案し、コスト低減を実現する。
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Qiaohong Wang, Ruhee D'Cunha, Abhi | trainability | 2025 | 2501.13371 |
| 収集 |
バーン plateau の回避：量子回路のパラメータとアーキテクチャの協調探索
変分量子回路の学習を阻む指数関数的勾配消失問題を、パラメータとアーキテクチャの協調探索により解決する手法を提案する。
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Yipei Liu, Yuhong Song, Jinyang Li | trainability | 2025 | 2501.13275 |
| 収集 |
量子機械学習カーネルの指数関数的収束と変分アルゴリズムの枯渇台地の等価性
変分量子アルゴリズムの枯渇台地と量子カーネルの指数関数的収束の関係を定式化し、枯渇台地回避戦略が有用なカーネル構築に活用可能であることを示した。
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Pranav Kairon, Jonas Jäger, Roman | trainability | 2025 | 2501.07433 |
| 収集 |
変分量子アルゴリズムにおけるランダムパラメータ初期化と平坦性のジレンマ
本論文は、変分量子アルゴリズムにおけるランダム初期化パラメータ化量子回路の平坦性問題を軽減する簡易な手法を提示する。
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Muhammad Kashif, Muhammad Shafique | trainability | 2024 | 2412.06462 |
| 収集 |
変分量子回路トレーニングの強化： barren plateau 緩和のためのニューラルネットワークアプローチの改善
変分量子アルゴリズムのトレーニングにおける barren plateau をニューラルネットワーク手法で緩和し、変分量子回路の学習効率を向上させる。
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Zhehao Yi, Yanying Liang, Haozhen | trainability | 2024 | 2411.09226 |
| 収集 |
因果的に不定な回路の表現力、エンタングルメント生成能力、および量子平均因果効果
変分量子アルゴリズムなどで用いられるパラメータ化量子回路の特性を、因果順序の明確なものと不定なものの比較を通じて解析した。
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Pedro C. Azado, Guilherme I. Corre | trainability | 2024 | 2411.08609 |
| 収集 |
動的パラメータ化量子回路：表現力が豊富で barren-plateau が生じない
パラメータ化量子回路の古典的最適化は複雑な状態準備や機械学習に応用されるが、既存アーキテクチャは利用法を制限する欠点がある。
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Abhinav Deshpande, Marcel Hinsche, | trainability | 2024 | 2411.05760 |
| 収集 |
1量子ビットの決定論的量子計算の表現力
DQC1を量子機械学習モデルとして提案し、パラメータized DQC1の勾配を示す。
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Yujin Kim, Daniel K. Park | trainability | 2024 | 2411.02751 |
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