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／151〜200件目を表示
| 状態 | 題名 | 著者 | 分野 | 年 | arXiv |
|---|---|---|---|---|---|
| 収集 |
piecewise continuous関数の量子状態準備のための効率的な明示的回路
量子アルゴリズムの性能向上には量子状態へのデータ転送が不可欠である。本論文では、区間[-1,1]上の多項式関数を量子状態に転送する方法を提案する。
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Nikita Guseynov, Nana Liu | trainability | 2024 | 2411.01131 |
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パラメータシフト則を用いた光量子回路の変分的手法
NISQ時代の変分量子アルゴリズムにおいて、再構成可能な集積光学に基づく光プラットフォームは、古典ルーチンによる最適化のための理想的な基盤である。
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Francesco Hoch, Giovanni Rodari, T | trainability | 2024 | 2410.06966 |
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量子近似最適化アルゴリズムの分析：Ansatz、対称性、リー代数
連結グラフの最大カット問題における3つのQAOA Ansatzの代数的特性を、生成されるリー代数に焦点を当てて解析し、その性質を評価する。
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Sujay Kazi, Martín Larocca, Marco | trainability | 2024 | 2410.05187 |
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ノイジパラメータ化量子回路における損失関数の集中に関する推定
ノイジなパラメータ化量子回路における損失関数の集中挙動を定量的に評価する。
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Giulio Crognaletti, Michele Grossi | trainability | 2024 | 2410.01893 |
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一般化ハダマードテストによる効率的な量子勾配および高階微分推定
NISQ時代のパラメータ化量子回路における勾配推定手法を提案し、効率的な最適化を実現する。
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Dantong Li, Dikshant Dulal, Mykhai | trainability | 2024 | 2408.05406 |
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深層展開型ローカル量子アニーリング
組合せ最適化問題への反復アルゴリズム、ローカル量子アニーリング(LQA)の性能を、古典ハミルトニアンの勾配降下最適化を深層展開して改善する。
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Shunta Arai, Satoshi Takabe | trainability | 2024 | 2408.03026 |
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パラメータ化量子回路の分析：表現力と量子ゲートの種類との関係について
VQAベースのQMLにおいて、高い表現力を持つPQCは任意の連続関数を近似可能である。本研究は、表現力と量子ゲートの種類の関係を分析する。
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Yu Liu, Kentaro Baba, Kazuya Kanek | trainability | 2024 | 2408.01036 |
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代理モデリング支援付き分布推定アルゴリズムを用いた量子アーキテクチャ探索におけるトレーニング可能性の最大化
多階層問題である量子アーキテクチャ探索において、代理モデリング支援付き分布推定アルゴリズムによりトレーニング可能性を最大化する。
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Vicente P. Soloviev, Vedran Dunjko | trainability | 2024 | 2407.20091 |
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変分量子回路における空白の谷の調査と緩和：総説
変分量子回路の最適化手法における空白の谷問題を調査し、その緩和策を総説として整理した。
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Jack Cunningham, Jun Zhuang | trainability | 2024 | 2407.17706 |
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大規模量子多体系シミュレーションのための変分量子回路の部分空間ベース局所コンパイル
限られたリソースを持つ近次デバイスのための効率的な時間進化演算子の実装手法を提案し、ディープ回路の課題に対処する。
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Shota Kanasugi, Yuichiro Hidaka, Y | trainability | 2024 | 2407.14163 |
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量子近似最適化アルゴリズムの動的リー代数について
動的リー代数は、パラメータ化量子回路の表現力や学習可能性を特徴付ける有用な手法である。特に barren plateau の有無が変分量子アルゴリズムの学習効率に与える影響について考察する。
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Jonathan Allcock, Miklos Santha, P | trainability | 2024 | 2407.12587 |
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凸補間を用いたポートフォリオ最適化におけるNISQコンピュータ上のVQEの学習可能性の向上
NISQ時代の組合せ最適化問題に対するVQEの学習可能性を、凸補間の手法を用いて改善する。
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Shengbin Wang, Guihui Li, Zhimin W | trainability | 2024 | 2407.05589 |
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二次非拘束二値最適化問題に対する変分量子アルゴリズムのウォームスタート法
訓練の難しさと乱数初期化に依存する問題に対し、虚時間発展に着想を得た初期パラメータ決定法を提案し、低エネルギー状態を優先する。
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Yahui Chai, Karl Jansen, Stefan Kü | trainability | 2024 | 2407.02569 |
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パラメータ化量子回路におけるバリプランクを緩和するための手法の調査
損失関数の平坦化による勾配法への対策手法を調査し、パラメータ化量子回路の表現力活用を支援する。
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Michelle Gelman | trainability | 2024 | 2406.14285 |
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ランドスケープの揺らぎから量子学習可能性を予測する
変分量子計算における学習性と表現性の葛藤を解決するため、QNNの学習可能性を効率的に予測する汎用的な手法を提案する。
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Hao-Kai Zhang, Chenghong Zhu, Xin | trainability | 2024 | 2406.11805 |
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エンタングルメントによる barren plateaus の回避
補助制御量子ビットを導入し回路アーキテクチャを変更せずに最適化landscapeを克服する戦略を提案する。
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Yuhan Yao, Yoshihiko Hasegawa | trainability | 2024 | 2406.03748 |
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量子加速器プラットフォームの仮想化による並列量子計算シミュレーション
多数の異なる量子回路に対する独立した測定を含むワークフローのシミュレーション並列化手法を提示する。
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Daniel Claudino, Dmitry I. Lyakh, | trainability | 2024 | 2406.03466 |
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パラメータ化量子回路のエンタングルメント学習性相関に関する機械学習的洞察
VQAの主要な障壁であるバリッシュプラトー現象の原因であるエンタングルメントと学習性の相関を、ゲートとテンソルネットワークを用いて機械学習的に解析する。
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Shikun Zhang, Yang Zhou, Zheng Qin | trainability | 2024 | 2406.01997 |
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機械学習を用いた量子局在の探求
波動関数の局在性を分類するための効率的なニューラルネットワークを提案する。量子位相空間のパラメータ化と修正畳み込みモデルを組み合わせたアーキテクチャを用いる。
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J. Montes, Lenoardo Ermann, Alejan | trainability | 2024 | 2406.00363 |
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パラメータ化された量子回路の最適複雑性
NISQ時代の量子変分アルゴリズムにおいてパラメータ化量子回路は重要であり、その能力評価が求められる。普遍的なランダム回路と比較し、その近似挙動が解析された。
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Guilherme Ilário Correr, Pedro C. | trainability | 2024 | 2405.19537 |
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画像セグメンテーションのための量子ビット効率的な変分量子アルゴリズム
教師なし画像セグメンテーションへの変分量子アルゴリズムの適用を、グラフカット最適化問題として定式化し検討する。
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Supreeth Mysore Venkatesh, Antonio | trainability | 2024 | 2405.14405 |
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開放量子系の非平衡定常状態へのテンソルネットワークベースの変分モンテカルロ手法
行列積演算子Ansatzの変分モンテカルロ最適化に基づき、大規模な開放量子系の非平衡定常状態を効率的にシミュレーションする手法を提案した。
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Dawid A. Hryniuk, Marzena H. Szyma | trainability | 2024 | 2405.12044 |
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低ランクテンソル補完による変分量子アルゴリズムの地形再構築
変分量子アルゴリズムのコスト関数の最適化における課題に対応するため、低ランクテンソル補完を用いてアルゴリズムの地形を再構築する手法を提案する。
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Tianyi Hao, Zichang He, Ruslan Sha | trainability | 2024 | 2405.10941 |
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quditの次元がバレンプレートーを増幅する
変分量子アルゴリズムは量子ニューラルネットワークなどで重要だが、消失勾配問題などの課題がある。本稿はquditの次元がバレンプレートーを増幅することを示す。
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Lucas Friedrich, Tiago de Souza Fa | trainability | 2024 | 2405.08190 |
| 収集 |
パラメータ化量子回路の表現力推定におけるグラフニューラルネットワーク
量子機械学習や変分量子アルゴリズムの基礎となるパラメータ化量子回路（PQC）の表現力を推定するために、グラフニューラルネットワークを用いた手法を提案する。
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Shamminuj Aktar, Andreas Bärtschi, | trainability | 2024 | 2405.08100 |
| 収集 |
量子アーキテクチャ探索のためのRNN方策勾配アプローチ
NISQ時代のノイズあり中規模量子コンピュータにおいて、変分量子回路は有望な手法である。本論文は、RNNと方策勾配法を用いた量子アーキテクチャ探索手法を提案する。
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Gang Wang, Bang-Hai Wang, Shao-Min | trainability | 2024 | 2405.05892 |
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バーンプレートはトラップに飲み込まれる
変分量子アルゴリズムの学習を阻むバーンプレートと局所解に対し、浅い回路でも局所解が悪化する単純なメカニズムを指摘する。
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Nikita A. Nemkov, Evgeniy O. Kikte | trainability | 2024 | 2405.05332 |
| 収集 |
パラメータ化量子回路における表現力および平均エンタングルメントを通じたランダム性の特性評価
量子ハードウェアの制限により回路の深さと次元が制限される中、パラメータ化量子回路のランダム性を表現力と平均エンタングルメントで特性評価する。
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Guilherme Ilário Correr, Ivan Medi | trainability | 2024 | 2405.02265 |
| 収集 |
正則化戦略による変分量子回路の学習可能性の向上
ノイズ中規模量子（NISQ）時代において、変分量子回路の勾配ベース最適化におけるバーレル問題に対処するため、正則化戦略を用いて学習可能性を向上させる。
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Jun Zhuang, Jack Cunningham, Chaow | trainability | 2024 | 2405.01606 |
| 収集 |
変分量子計算における barren plateaus
変分量子計算の潜在能力を阻むバープレートー現象は、問題規模増大に伴いパラメータ最適化地形が指数関数的に平坦化し最適化を困難にする。
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Martin Larocca, Supanut Thanasilp, | trainability | 2024 | 2405.00781 |
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多数体局在を活用したスケーラブルな変分量子シミュレーション
ハードウェア効率的な Ansatz の初期化により、汎用的な Ansatz が抱える barren plateau の問題を回避し、スケーラブルな変分量子シミュレーションを実現する。
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Chenfeng Cao, Yeqing Zhou, Swamit | trainability | 2024 | 2404.17560 |
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同期による熱力学的不確実性関係の破れ
熱力学的不確実性関係(TURs)は、電流精度向上に必要な最小消散を示す。本研究では、同期現象によりTURsが破れることを示す。
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Luca Razzoli, Matteo Carrega, Fabi | trainability | 2024 | 2404.16936 |
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変分量子シミュレーション：ウォームスタートの理解のためのケーススタディ
バレンプラトー現象への対策として、解に近い初期化を行うウォームスタートの可能性を探る。
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Ricard Puig, Marc Drudis, Supanut | trainability | 2024 | 2404.10044 |
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リー代数対称性を持つパラメータ化量子システムの効率的勾配推定
混合最適化におけるパラメータ化量子回路の勾配推定において、既存手法の問題点を解消し、効率的な勾配推定手法を提案する。
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Mohsen Heidari, Masih Mozakka, Woj | trainability | 2024 | 2404.05108 |
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ノイズ誘起の浅い回路と barren plateaus の欠如
耐誤動作前時代のノイズ影響を研究。観測量期待値の推定において、ノイズが回路を対数深さに圧縮することを示し、barren plateaus が発生しないことを証明する。
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Antonio Anna Mele, Armando Angrisa | trainability | 2024 | 2403.13927 |
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制約と消失する量子フーリエモデルの表現力
量子フーリエモデルの表現力が、エンコーディングゲート由来の周波数により制限され消失することを示す。
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Hela Mhiri, Leo Monbroussou, Mario | trainability | 2024 | 2403.09417 |
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あらゆる深さの barren plateaus を伴わないハードウェア効率的アンサッツ
組合せ最適化や量子シミュレーションへの応用が期待される変分量子回路だが、数十量子ビット以上での実用性は疑問視される。主要な課題の克服を目指す。
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Chae-Yeun Park, Minhyeok Kang, Joo | trainability | 2024 | 2403.04844 |
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ガウス混合モデルによる barren plateau の回避
変分量子アルゴリズムは量子機械学習などで有用だが、大規模量子ビットで barren plateau が生じる。本稿はガウス混合モデルを用いてこの課題を回避する方法を示す。
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Xiao Shi, Yun Shang | trainability | 2024 | 2402.13501 |
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パラメータ化量子回路は連続多次元分布の普遍生成モデルとして
回帰や分類の基礎として広く使われる量子回路の生成モデル化に関する研究。教師あり学習で証明された普遍性を、量子生成モデルの文脈で検証する。
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Alice Barthe, Michele Grossi, Sofi | trainability | 2024 | 2402.09848 |
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局所ディトーニングを用いたリュードベルク原子配列における最大独立集合の近似
リュードベルク原子配列はスケーラビリティと長いコヒーレンス時間を持つ有望な量子シミュレーションプラットフォームである。
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Hyeonjun Yeo, Ha Eum Kim, Kabgyun | trainability | 2024 | 2402.09180 |
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変分量子アルゴリズムにおけるユニタリノイズの超越：ノイズ誘発バリオンプレートオと極限集合
変分量子アルゴリズムは指数関数的勾配の減少に直面する。特に開系効果由来のノイズ誘発バリオンプレートオ(NIBP)は回避不能な訓練オーバーヘッドを招く。
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P. Singkanipa, D. A. Lidar | trainability | 2024 | 2402.08721 |
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HQNET：NISQ時代における量子ニューラルネットワークの有効な訓練のための量子ノイズの活用
量子ノイズが barren plateaus を悪化させる要因となる NISQ 時代において、量子ノイズの活用による QNN 訓練の可能性を検討し、測定観測量の選択で改善できることを示す。
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Muhammad Kashif, Muhammad Shafique | trainability | 2024 | 2402.08475 |
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量子回路学習における barren plateaus 回避のためのバッチ型ラインサーチ戦略
変分量子アルゴリズムの学習で生じる指数関数的な勾配減少問題に対し、バッチ型ラインサーチ戦略を提案し、効率的な最適化を実現する。
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Jakab Nádori, Gregory Morse, Barna | trainability | 2024 | 2402.05227 |
| 収集 |
CompactifAI: 量子インスパイア型テンソルネットワークによる大規模言語モデルの極限圧縮
大規模言語モデルの巨大な規模に伴う課題に対し、量子インスパイア型テンソルネットワークを用いた圧縮手法CompactifAIを提案する。
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Andrei Tomut, Saeed S. Jahromi, Ab | trainability | 2024 | 2401.14109 |
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QuantumSEA: ノイズ適応型量子回路におけるリアルタイムスパース探索
NISQ装置向けのPQC最適化手法。時間制約下でスパース探索によりノイズ耐性を向上させる。
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Tianlong Chen, Zhenyu Zhang, Hanru | trainability | 2024 | 2401.05571 |
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適応型変分量子アルゴリズムにおけるヘッシアンの再利用による測定コストの低減
データ再利用による適応型プロトコルを用い、適応型変分量子アルゴリズムにおける測定コストをヘッシアンの再利用で削減する手法を示す。
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Mafalda Ramôa, Luis Paulo Santos, | trainability | 2024 | 2401.05172 |
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測定誘起の風景遷移とハイブリッド変分量子回路におけるバーレンプレートー
エンタングルメント起源のバーレンプレートーはパラメータ勾配の指数関数的消失をもたらす。本研究は、モニタリング量子回路で観測されるこの平坦な領域からの転移を解析する。
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Gaurav Gyawali, Sonny Rappaport, T | trainability | 2023 | 2312.09135 |
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証明可能なバリプランクの欠如は古典シミュラビリティを意味するか？
バリプランク現象の回避構造が、量子回路の効率的な古典シミュレーションを可能にするか問う。
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M. Cerezo, Martin Larocca, Diego G | trainability | 2023 | 2312.09121 |
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化学由来の変分量子アルゴリズムにおけるバーンプレートートの存在決定に向けて
ハードウェア効率回路を用いたVQEはバーンプレートートによりスケーリング課題を抱える。本研究は、ユニタリー結合クラスター由来の化学的回路におけるバーンプレートートの有無を解明する。
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Rui Mao, Guojing Tian, Xiaoming Su | trainability | 2023 | 2312.08105 |
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ランダム化回路による量子計算の表現力の最大化
NISQ時代のパラメータ化量子回路の表現力を最大化し、 barren plateau を回避する方法を提案する。
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Yingli Yang, Zongkang Zhang, Anban | trainability | 2023 | 2312.01947 |
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