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

338件／201〜250件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	荒れ平原における最適化高速化のための勾配情報付き再起動を用いた並列変分量子アルゴリズム Parallel variational quantum algorithms with gradient-informed restart to speed up optimisation in the presence of barren plateaus 変分量子アルゴリズムの並列実装を提案し、最適化方向が不明瞭な荒れ平原での停留時間を削減する。	Daniel Mastropietro, Georgios Korp	trainability	2023	2311.18090
収集	パラメータ化量子機械学習回路における消失勾配問題の緩和：先進的なパラメータ初期化戦略の検討 Alleviating Barren Plateaus in Parameterized Quantum Machine Learning Circuits: Investigating Advanced Parameter Initialization Strategies ランダム初期化によるパラメータ化量子回路の消失勾配問題を解決するため、先進的な初期化戦略を検証する。	Muhammad Kashif, Muhammad Rashid,	trainability	2023	2311.13218
収集	量子機械学習のための階層型学習：大規模変分量子回路の新たなトレーニング手法 Hierarchical Learning for Quantum ML: Novel Training Technique for Large-Scale Variational Quantum Circuits 大規模変分量子回路の効率的な学習のための階層型学習手法を提示。量子回路ボルンマシンを用いた分布読み込みでその有効性を検証した。	Hrant Gharibyan, Vincent Su, Hayk	trainability	2023	2311.12929
収集	量子再アップロードモデルの勾配と周波数プロファイル Gradients and frequency profiles of quantum re-uploading models 変分量子アルゴリズムにおける機械学習の一種である量子再アップロードモデルの学習可能性を、勾配の大きさの観点から検討する。	Alice Barthe, Adrián Pérez-Salinas	trainability	2023	2311.10822
収集	証明可能な回転等変量子機械学習の学習可能性 Provably Trainable Rotationally Equivariant Quantum Machine Learning 量子機械学習モデルが抱える barren plateaus 問題を解決し、回転等変性を利用した学習可能な量子モデルを提示する。	Maxwell T. West, Jamie Heredge, Ma	trainability	2023	2311.05873
収集	長距離エンタングルメントを持つ有限局所深さ回路におけるバレンプレートの欠如 Absence of barren plateaus in finite local-depth circuits with long-range entanglement 一般ハミルトニアンに対する基底状態準備は古典的に困難であり、通常深層回路はバレンプレートにより訓練不可能となる。本研究は、長距離エンタングルメントを持つ有限深さ回路ではこれが回避可能であることを示す。	Hao-Kai Zhang, Shuo Liu, Shi-Xin Z	trainability	2023	2311.01393
収集	barren plateaus（枯れplateau）を緩和するための設計された消散 Engineered dissipation to mitigate barren plateaus ノイズあり量子計算機における変分量子アルゴリズムの性能は回路訓練の成否に依存する。本論文は、barren plateausを緩和する手法を提案する。	Antonio Sannia, Francesco Tacchino	trainability	2023	2310.15037
収集	ダイナミカル・リー代数を超えたバリプラントー理論の提示 Showcasing a Barren Plateau Theory Beyond the Dynamical Lie Algebra 変分量子計算の課題であるバリプラントーを説明するリー代数理論の限界を超え、より広範なケースを対象とした理論を提示する。	N. L. Diaz, Diego García-Martín, S	trainability	2023	2310.11505
収集	任意の層状ノイズモデルにおけるノイズ誘発バリンプレートーの出現 Emergence of noise-induced barren plateaus in arbitrary layered noise models パラメータ化量子回路の最適化において、コスト関数の指数関数的な消失を示すバリンプレートー現象を、任意の層状ノイズモデルで説明する。	Marco Schumann, Frank K. Wilhelm,	trainability	2023	2310.08405
収集	パラメータ化量子回路の非漸近的近似誤差限界 Non-asymptotic Approximation Error Bounds of Parameterized Quantum Circuits 機械学習におけるパラメータ化量子回路の表現力を、多変数関数クラスの近似能力観点から解析し、非漸近的な近似誤差限界を導出した。	Zhan Yu, Qiuhao Chen, Yuling Jiao	trainability	2023	2310.07528
収集	ベイズ的視点からの量子最適化アルゴリズムの学習性解析 Trainability Analysis of Quantum Optimization Algorithms from a Bayesian Lens N量子ビットQAOAの学習性について、最適化誤差が定数に収束する可能性をベイズ的視点から解析する。	Yanqi Song, Yusen Wu, Sujuan Qin e	trainability	2023	2310.06270
収集	barren plateaus を越えて肥沃な谷へ：パラメータ化量子回路の錐拡張 From barren plateaus through fertile valleys: Conic extensions of parameterised quantum circuits 勾配消失による最適化の障壁に対し、非ユニタリ演算子を用いた回路の錐拡張手法を提案する。	Lennart Binkowski, Gereon Koßmann,	trainability	2023	2310.04255
収集	機械学習におけるハミング重量保存型量子回路の学習性と表現力 Trainability and Expressivity of Hamming-Weight Preserving Quantum Circuits for Machine Learning 量子機械学習の近未来適用を考慮し、ハミング重量保存型変分量子回路の学習性と制御性を解析した。	Léo Monbroussou, Eliott Z. Mamon,	trainability	2023	2309.15547
収集	反復前置き勾配降下法による量子回路の最適化 Quantum Circuit Optimization through Iteratively Pre-Conditioned Gradient Descent 量子サブルーチンの回路分解は深さが大きくなりやすくNISQハードウェアに適さない。本手法は勾配降下法を用いて回路深さを最適化する。	Dhruv Srinivasan, Kushal Chakrabar	trainability	2023	2309.09957
収集	随伴のみで十分：パラメータ化量子回路の barren plateaus の特性評価 The Adjoint Is All You Need: Characterizing Barren Plateaus in Quantum Ansätze コンパクトリー群の表現論を用い、観測可能演算子が動的部分リー代数に含まれる量子回路の barren plateaus を記述する理論を構築した。	Enrico Fontana, Dylan Herman, Shou	trainability	2023	2309.07902
収集	グラフニューラルネットワークを用いたパラメータ化量子回路の表現性の予測 Predicting Expressibility of Parameterized Quantum Circuits using Graph Neural Network PQCsの表現性を評価する既存手法は計算コストが高い。本研究はGNNを用いて効率的に表現性を予測する手法を提案する。	Shamminuj Aktar, Andreas Bärtschi,	trainability	2023	2309.06975
収集	パラメータ化量子回路のフーリエ解析と枯れ盆地問題 Fourier Analysis of Parameterized Quantum Circuits and the Barren Plateau Problem パラメータ化量子回路におけるフーリエ係数と枯れ盆地の関係を明らかにした。枯れ盆地条件下では、フーリエ係数の二乗和が量子ビット数に対して指数関数的に制限されることを示した。	Shun Okumura, Masayuki Ohzeki	trainability	2023	2309.06740
収集	パラメータ化量子回路のブロックリング接続トポロジ A Block-Ring connected Topology of Parameterized Quantum Circuits 変分量子アルゴリズムにおけるパラメータ化回路のトポロジ設計は重要である。既存手法のパラメータ過多や性能保証の課題に対し、本手法はゲート数を削減する。	Wenjie Liu, Qingshan Wu	trainability	2023	2308.10791
収集	ノイズあり中間規模量子コンピュータ上の貪欲勾配フリー適応変分量子アルゴリズム Greedy Gradient-free Adaptive Variational Quantum Algorithms on a Noisy Intermediate Scale Quantum Computer ハイブリッド量子古典適応VQEは多数体量子系のシミュレーションで古典計算を上回る可能性を持つが、観測量の評価ノイズが課題となる。	César Feniou, Muhammad Hassan, Bap	trainability	2023	2306.17159
収集	非局所量子計算と情報理論暗号の関係 Relating non-local quantum computation to information theoretic cryptography 位置検証スキームの不正策略である非局所量子計算(NLQC)を、情報理論暗号の他の基本概念と関連付ける。	Rene Allerstorfer, Harry Buhrman,	trainability	2023	2306.16462
収集	パラメータ化量子回路における逆伝播のスケーリング Backpropagation scaling in parameterised quantum circuits 逆伝播アルゴリズムは機械学習の歴史上重要な発見であるが、パラメータ化量子回路での同様の手法については未解決課題が残っている。	Joseph Bowles, David Wierichs, Cha	trainability	2023	2306.14962
収集	無制約・制約付き離散最適化のためのNISQ互換近似量子アルゴリズム NISQ-compatible approximate quantum algorithm for unconstrained and constrained discrete optimization 量子アルゴリズムは古典アルゴリズムを上回る可能性を持つが、最適化問題への応用では学習効率やスケーラビリティに課題がある。本研究はNISQ互換の近似アルゴリズムを提案する。	M. R. Perelshtein, A. I. Pakhomchi	trainability	2023	2305.14197
収集	クロストークを利用したパラメータ化量子回路の近似手法 Crosstalk-Based Parameterized Quantum Circuit Approximation VQAのアンザックス近似手法を提案。ハードウェアのクロストーク挙動を近似駆動因子とし、クロストーク適応スケジューリングにより回路レベルの最適化を実現。	Mohannad Ibrahim, Nicholas T. Bron	trainability	2023	2305.04172
収集	ResQNets: 量子ニューラルネットワークにおける barren plateaus を軽減するための残差アプローチ ResQNets: A Residual Approach for Mitigating Barren Plateaus in Quantum Neural Networks 量子ニューラルネットワークの主要な課題である barren plateau 問題を解決するため、古典的残差ネットワークに着想を得た ResQNets を提案する。	Muhammad Kashif, Saif Al-kuwari	trainability	2023	2305.03527
収集	ボソニック変分量子回路におけるエネルギー依存性のバレンプラトー Energy-dependent barren plateau in bosonic variational quantum circuits ボソニック連続変数VQCの学習性に関する理論的欠如を解消し、エネルギー依存性のバレンプラトーを示す。	Bingzhi Zhang, Quntao Zhuang	trainability	2023	2305.01799
収集	有限範囲相互作用を持つ広範なハミルトニアンに対する等長テンソルネットワーク最適化は枯れ Plateau を生じない Isometric tensor network optimization for extensive Hamiltonians is free of barren plateaus 縮約系物理で典型的な有限範囲相互作用を持つハミルトニアンに対し、等長テンソルネットワーク状態のエネルギー最適化に枯れ Plateau が生じないことを理論的・数値的に示した。	Qiang Miao, Thomas Barthel	trainability	2023	2304.14320
収集	幾何学的エンタングルメントの変分的決定におけるバーンアウトプラトーの回避 Avoiding barren plateaus in the variational determination of geometric entanglement 現在の変分量子アルゴリズムにおける主要な障害であるバーンアウトプラトー現象を、多数の量子ビットに対する幾何学的エンタングルメント測度の決定で回避する手法を提案する。	Leonardo Zambrano, Andrés Damián M	trainability	2023	2304.13388
収集	迷路問題の解決におけるハイブリッド量子ニューラルネットワークを用いた深層Q学習 Deep-Q Learning with Hybrid Quantum Neural Network on Solving Maze Problems 深層学習の制限を超えるため、ゲート型量子計算モデルで訓練可能な変動量子回路(VQC)を用いた深層Q学習を調査した。	Hao-Yuan Chen, Yen-Jui Chang, Shih	trainabilityqml	2023	2304.10159
収集	パラメータ化量子パルスの優位性 toward Towards Advantages of Parameterized Quantum Pulses 量子ゲートより柔軟性や高忠実度を持つ量子パルスの優位性が注目される。ゲート評価手法は確立されているが、パラメータ化パルスに関する研究は限定的である。	Zhiding Liang, Jinglei Cheng, Zhix	trainability	2023	2304.09253
収集	QNEAT: 変分量子回路アーキテクチャの自然進化 QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture QMLの一種である変分量子回路(VQC)のアーキテクチャ探索手法QNEATを提案し、量子-古典ハイブリッド学習における自然な進化を実現する。	Alessandro Giovagnoli, Yunpu Ma, V	trainability	2023	2304.06981
収集	等方テンソルネットワーク状態のエネルギー最適化におけるバリピングープの欠如と勾配のスケール性 Absence of barren plateaus and scaling of gradients in the energy optimization of isometric tensor network states 広範なハミルトニアンを持つ量子多体系のエネルギー最小化において、勾配消失問題が生じないことを示す。	Thomas Barthel, Qiang Miao	trainability	2023	2304.00161
収集	パラメータ化量子回路を用いた量子生成モデリング Quantum Generative Modeling using Parameterized Quantum Circuits KL発散損失とパラメータシフト勾配を用い、3量子ビット回路を訓練して3ビットガウス分布をモデル化する量子回路Bornマシンを実装する。	Soumyadip Sarkar	trainability	2023	2303.16955
収集	情報含量による変分量子ランドスケープの解析 Analyzing variational quantum landscapes with information content 変分量子アルゴリズムのパラメータ空間における情報含量を用い、最適化の困難さを伴うランドスケープの特性を解析する。	Adrián Pérez-Salinas, Hao Wang, Xa	trainability	2023	2303.16893
収集	発電スケジューリングのための学習可能な変分量子マルチブロックADMMアルゴリズム Trainable Variational Quantum-Multiblock ADMM Algorithm for Generation Scheduling 量子計算、機械学習、分散最適化を組み合わせた、ノイズ耐性のある近将来量子マシン向けの変分量子古典ハイブリッド解法を提案する。	Reza Mahroo, Amin Kargarian	trainability	2023	2303.16318
収集	SU(N)の登場：多変数量子ゲートとその勾配 Here comes the SU(N): multivariate quantum gates and gradients 変分量子アルゴリズムにおけるパラメータ化回路のアnsatzとして、SU(N)群を完全にパラメータ化する多変数量子ゲートを提案する。	Roeland Wiersema, Dylan Lewis, Dav	trainability	2023	2303.11355
収集	強相関系におけるトロタライズドMERAの収束と量子優位性 Convergence and Quantum Advantage of Trotterized MERA for Strongly-Correlated Systems トロタライズド回路に制約付きMERAを用いたVQEについて、強相関系の計算コストスケーリングと量子優位性を評価する。	Qiang Miao, Thomas Barthel	trainabilityhamiltonian-simulation	2023	2303.08910
収集	量子コヒーレント冷却による局所最小値からの脱出 Escaping Local Minima with Quantum Coherent Cooling 量子冷却は制御チャンネル削減に有効であり、大規模系でのコヒーレンス維持が注目されている。古典アルゴリズムの局所最小値問題を克服する可能性を示す。	Jia-Jin Feng, Biao Wu	trainability	2023	2302.10427
収集	barren plateaus を伴わないハミルトニアン変分アンザツ Hamiltonian variational ansatz without barren plateaus 変分量子アルゴリズムの拡張性問題に対し、barren plateaus を回避するハミルトニアン変分アンザツを提案する。	Chae-Yeun Park, Nathan Killoran	trainability	2023	2302.08529
収集	縮小ドメインパラメータ初期化によるパラメータ化量子回路の学習性向上 Trainability Enhancement of Parameterized Quantum Circuits via Reduced-Domain Parameter Initialization パラメータ化量子回路(PQC)の学習を困難にするプラトーやスパリアス極小値の問題に対処するため、縮小ドメインによる初期化手法を提案する。	Yabo Wang, Bo Qi, Chris Ferrie et	trainability	2023	2302.06858
収集	量子ニューラルネットワークの過学習化に対するノイズの影響 Effects of noise on the overparametrization of quantum neural networks 量子ニューラルネットワークの過学習化にハードウェアノイズが及ぼす影響を研究し、従来のモデルとの比較を行う。	Diego García-Martín, Martin Larocc	trainability	2023	2302.05059
収集	変分量子回路の訓練可能性の効率的推定 Efficient estimation of trainability for variational quantum circuits 変分量子回路は荒涼平坦面により勾配が指数関数的に消失する課題がある。本研究は訓練可能性を効率的に推定する手法を提案する。	Valentin Heyraud, Zejian Li, Kaela	trainability	2023	2302.04649
収集	分類のための単一量子ビット量子変分回路の古典アンサンブル Classical Ensembles of Single-Qubit Quantum Variational Circuits for Classification QAUMエンコーディングを用いた単一量子ビット変分回路の古典アンサンブルを提案し、パルサー分類で性能向上を確認した。	Shane McFarthing, Anban Pillay, Il	trainability	2023	2302.02964
収集	量子誤り訂正に対する変分量子アルゴリズムの高速化 Improving the speed of variational quantum algorithms for quantum error correction 量子回路のノイズに対する誤り訂正手法の設計を研究する。解析的手法が困難な未知ノイズに対し、変分アルゴリズムを用いて符号化と補正を高速に行う手法を検討する。	Fabio Zoratti, Giacomo De Palma, B	trainability	2023	2301.05273
収集	量子回路は多次元離散データの学習においてニューラルネットワークより優れているか？実用的な量子回路生成モデルの調査 Are Quantum Circuits Better than Neural Networks at Learning Multi-dimensional Discrete Data? An Investigation into Practical Quantum Circuit Generative Models 多層パラメータ化量子回路（MPQC）と古典ニューラルネットワーク（NN）の表現力について調査し、MPQCの優位性を体系的に証明する。	Pengyuan Zhai	trainability	2022	2212.06380
収集	ハイブリッド量子機械学習における一定スケールの勾配推定 Gradient Estimation with Constant Scaling for Hybrid Quantum Machine Learning 同時摂動確率近似（SPSA）の多変量版を用い、パラメータ化量子回路の勾配を1回路あたり評価2回で計算する手法を示す。	Thomas Hoffmann, Douglas Brown	trainability	2022	2211.13981
収集	クロスレゾナンスパルス駆動エンタングラーを用いたパラメータ化量子回路の評価 Evaluation of Parameterized Quantum Circuits with Cross-Resonance Pulse-Driven Entanglers VQA設計においてPQC選択が重要である。本研究はクロスレゾナンスパルス駆動エンタングラーを用いた回路評価を行う。	Mohannad Ibrahim, Hamed Mohammadba	trainability	2022	2211.00350
収集	量子ゲージネットワーク：新しいタイプのテンソルネットワーク Quantum Gauge Networks: A New Kind of Tensor Network 高次元空間での計算コスト増を回避するため、空間サイズに依存しない計算コストを持つ新しいテンソルネットワーク Ansatz「量子ゲージネットワーク」を提案する。	Kevin Slagle	trainability	2022	2210.12151
収集	近似量子コンパイルにおける barren plateaus の回避 Escaping barren plateaus in approximate quantum compiling 量子コンパイルは抽象的なアルゴリズムを実機回路に翻訳する手法であり、最適化を用いてパラメータ化回路のパラメータを探索する。本論文は、このプロセスにおける barren plateaus 問題を回避する手法を提案する。	Niall F. Robertson, Albert Akhriev	trainability	2022	2210.09191
収集	TopGen: 位相構造を考慮したボトムアップ型変分量子回路ジェネレーター TopGen: Topology-Aware Bottom-Up Generator for Variational Quantum Circuits NISQマシン向けVQAのアンザツ設計手法であり、ノイズを考慮した位相構造 aware な回路生成により、パラメータ最適化の基盤を構築する。	Jinglei Cheng, Hanrui Wang, Zhidin	trainability	2022	2210.08190
収集	パラメータ化量子回路における単一量子ビットゲートの逐次最適選択と barren plateau の関係 Sequential optimal selection of a single-qubit gate and its relation to barren plateau in parameterized quantum circuits PQC構造をオンザフライで最適化し、単一量子ビットゲートを逐次交換するアルゴリズムを提案。目的関数最小化により効率的にVQAを最適化する。	Kaito Wada, Rudy Raymond, Yuki Sat	trainability	2022	2209.08535

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