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／251〜300件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	量子テンソルネットワーク最適化における枯れ平板 Barren plateaus in quantum tensor network optimization qMPSやqTTNなどテンソルネットワークに着想を得た変分量子回路の最適化における枯れ平板現象を解析した。局所項の和からなるハミルトニアンの期待値をコスト関数とした。	Enrique Cervero Martín, Kirill Ple	trainability	2022	2209.00292
収集	浅い回路を用いた量子状態の近似エンコーディング Approximate encoding of quantum states using shallow circuits 一般の量子状態の準備にはゲート数が指数関数的に増加し、NISQデバイスでは非現実的となる。本研究では、浅い回路を用いた近似エンコーディング手法を提案する。	Matan Ben Dov, David Shnaiderov, A	trainability	2022	2207.00028
収集	パラメータ化量子回路の古典的分割 Classical Splitting of Parametrized Quantum Circuits 変分量子アルゴリズムの収束障害であるバレンプレートの原因となる要素を分析し、 Ansatz の古典的分割手法を提案する。	Cenk Tüysüz, Giuseppe Clemente, Ar	trainability	2022	2206.09641
収集	機械学習における惰性、空の谷、そしてノイズ Laziness, Barren Plateau, and Noise in Machine Learning ニューラルネットワークのパラメータ更新の大きな抑制を「惰性」と定義。量子回路では、量子ビット数nに対して指数関数的に抑制される。	Junyu Liu, Zexi Lin, Liang Jiang	trainability	2022	2206.09313
収集	ハミルトニアン変分 Ansatz における滑らかな解の伝搬可能性によるバレンプレトーの回避 Avoiding barren plateaus via transferability of smooth solutions in Hamiltonian Variational Ansatz ハミルトニアン変分 Ansatz において、滑らかな解の伝搬可能性を活用してバレンプレトーを回避する手法を提案する。	Antonio Anna Mele, Glen Bigan Mben	trainability	2022	2206.01982
収集	実験的単一設定量子状態トモグラフィ Experimental single-setting quantum state tomography 量子計算機システムの特性評価は重要だが困難である。従来の量子状態トモグラフィ(QST)は完全再構成が可能だが、測定と計算コストが高い。	Roman Stricker, Michael Meth, Luka	trainability	2022	2206.00019
収集	変分量子固有値ソルバーの barren plateaus の軽減 Mitigating barren plateaus of variational quantum eigensolvers VQA の性能は ansatz の表現力に依存し、barren plateaus により制限される。本研究は、この最適化問題の軽減手法を示す。	Xia Liu, Geng Liu, Jiaxin Huang et	trainability	2022	2205.13539
収集	古典深層ニューラルネットワークによる barren plateaus の回避 Avoiding Barren Plateaus with Classical Deep Neural Networks 雑音あり中規模量子デバイスの変分量子アルゴリズムにおいて、古典最適化によるパラメータ更新時の勾配消失問題を古典深層ニューラルネットワークで回避する手法を提案する。	Lucas Friedrich, Jonas Maziero	trainability	2022	2205.13418
収集	フェルミオンの壁構築のコスト The cost of building a wall for a fermion 1+1次元ミンコフスキー時空の質量ゼロディラック場における壁構築のエネルギーコストと、生成された放射に対するUnruh-DeWitt検出器の応答を解析する。	Wan Mohamad Husni Wan Mokhtar, Jor	trainability	2022	2205.10853
収集	局所コスト関数を用いた学習スコランブラーからのバリンプレトー Barren plateaus from learning scramblers with local cost functions 量子機械学習におけるバリンプレトーの存在が新たな学習課題を示した。ランダムユニタリのグローバル性質学習で発生するメカニズムを解明する。	Roy J. Garcia, Chen Zhao, Kaifeng	trainability	2022	2205.06679
収集	barren Plateaus を超えて：量子変分アルゴリズムは罠に埋め尽くされている Beyond Barren Plateaus: Quantum Variational Algorithms Are Swamped With Traps 古典ニューラルネットワークと異なり、量子変分モデルは訓練が困難である。本論文は、この非訓練可能性の原因が barren plateaus 以外の「罠」にあることを示す。	Eric R. Anschuetz, Bobak T. Kiani	trainability	2022	2205.05786
収集	qLEET: パラメータ化量子回路の損失地形、表現力、エンタングルメント能力、および学習軌道の可視化 qLEET: Visualizing Loss Landscapes, Expressibility, Entangling Power and Training Trajectories for Parameterized Quantum Circuits qLEETは、変分量子アルゴリズムや量子機械学習で使われるパラメータ化量子回路の研究用Pythonパッケージです。エンタングルメントスペクトルにより、表現力やエンタングルメント能力を計算できます。	Utkarsh Azad, Animesh Sinha	trainability	2022	2205.02095
収集	準二階・局所パラメータ最適化による契約型量子固有値ソルバーの収束加速 Accelerated Convergence of Contracted Quantum Eigensolvers through a Quasi-Second-Order, Locally Parameterized Optimization 契約型量子固有値ソルバーは、多電子シュレーディンガー方程式の積分を2電子空間に契約した方程式を用いる。この手法をACSEに適用し、波動関数を最適化する過程で収束を加速する。	Scott E. Smart, David A. Mazziotti	trainability	2022	2205.01726
収集	BEINIT: 変分量子アルゴリズムにおける枯渇現象を回避する BEINIT: Avoiding Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms 変分量子アルゴリズムの最適化における枯渇現象を回避するBEINIT手法を提案する。	Ankit Kulshrestha, Ilya Safro	trainability	2022	2204.13751
収集	ADAPT-VQEは粗いパラメータ空間や枯れ坪に insensitive である ADAPT-VQE is insensitive to rough parameter landscapes and barren plateaus VQEの枯れ坪や局所解問題を克服するため、ADAPT-VQEの特性を解析する。	Harper R. Grimsley, George S. Barr	trainability	2022	2204.07179
収集	ブーリン超立方体上の変分量子機械学習の表現力 Expressivity of Variational Quantum Machine Learning on the Boolean Cube 離散データ処理に有用なブーリン超立方体上の多値関数表現能力を評価する。従来埋め込み手法の限界と、新しいモデルの性能を比較分析する。	Dylan Herman, Rudy Raymond, Muyuan	trainability	2022	2204.05286
収集	大規模ハミルトニアン動力学の局所変分量子コンパイル Local variational quantum compilation of a large-scale Hamiltonian dynamics トロタライゼーションの過剰なゲート数を解消するため、局所変分量子コンパイルを提案。高精度・低コストで時間進化演算子を構成する。	Kaoru Mizuta, Yuya O. Nakagawa, Ko	trainability	2022	2203.15484
収集	非構造化変分アンサッツモデルにおける barren plateau 現象の定量化 Quantifying the barren plateau phenomenon for a model of unstructured variational ansätze 非構造化パラメータ化量子回路の目的関数地形の平坦さを定量化し、ハードウェア効率的アンサッツを用いた変分アルゴリズムの性能と barren plateau の回避に関する知見を得る。	John Napp	trainability	2022	2203.06174
収集	量子コンピュータにおける局所化量子化学 Localized Quantum Chemistry on Quantum Computers 大規模強相関系の量子化学計算コストを低減する手法として、量子コンピュータ向けの局所化アルゴリズムを提示し、現在のデバイス制限に対処する。	Matthew Otten, Matthew R. Hermes,	trainability	2022	2203.02012
収集	量子変分回路の最適化手法に関する実証的レビュー An Empirical Review of Optimization Techniques for Quantum Variational Circuits 量子変分回路の最適化は通常古典系に依存するが、このプロセスは困難を極める。本論文は、その実証的レビューを行う。	Owen Lockwood	trainability	2022	2202.01389
収集	古典シャドウを用いたバーンアウトプラトーの回避 Avoiding barren plateaus using classical shadows 変分量子アルゴリズムのパラメータ更新において、古典コンピュータが古典シャドウを用いて観測量を推定する手法を示し、バーンアウトプラトーを回避する。	Stefan H. Sack, Raimel A. Medina,	trainability	2022	2201.08194
収集	移転学習由来のパラメータ初期化によるバリントン・プレートの緩和 Mitigating Barren Plateaus with Transfer-learning-inspired Parameter Initializations VQAsの訓練困難であるバリントン・プレートを、移転学習 inspired なパラメータ初期化により軽減する。	Huan-Yu Liu, Tai-Ping Sun, Yu-Chun	trainability	2021	2112.10952
収集	等変量子グラフ回路 Equivariant Quantum Graph Circuits グラフ構造データ学習用の等変量子グラフ回路(EQGCs)を提案する。これは強い関係的帰納的バイアスを持つパラメータ化量子回路のクラスであり、量子グラフ表現学習の統一枠組みとして機能する。	Péter Mernyei, Konstantinos Meicha	trainability	2021	2112.05261
収集	アナログ量子アルゴリズムプロトコルの時間非局所最適化における軽減された空虚台地 Mitigated barren plateaus in the time-nonlocal optimization of analog quantum-algorithm protocols ニアターム量子計算における量子機械学習の課題である空虚台地問題に対し、時間非局所的な最適化手法を提示する。	Lukas Broers, Ludwig Mathey	trainability	2021	2111.08085
収集	変分量子回路における測定誘起エンタングルメント相転移 Measurement-induced entanglement phase transitions in variational quantum circuits 近距離量子コンピュータを用いた変分量子アルゴリズムの課題を解析し、測定誘起エンタングルメント相転移について検討する。	Roeland Wiersema, Cunlu Zhou, Juan	trainability	2021	2111.08035
収集	量子機械学習モデルの学習可能性における細部 Subtleties in the trainability of quantum machine learning models 量子機械学習は量子データとモデルを用い、従来の機械学習を超える速度向上を目指す。その成功は量子ニューラルネットの効率的なパラメータ学習に依存する。	Supanut Thanasilp, Samson Wang, Nh	trainability	2021	2110.14753
収集	量子ビット回転アルゴリズムによるMax-cut問題の効率的な解法 Efficiently Solve the Max-cut Problem via a Quantum Qubit Rotation Algorithm 組合せ最適化問題において、解がビット列で記述される性質を利用し、パラメータ化量子回路の表現力と学習可能性のトレードオフを克服する。	Xin Wang	trainability	2021	2110.08016
収集	対称量子信号処理のエネルギー地形について On the energy landscape of symmetric quantum signal processing 対称量子信号処理は多項式をパラメータ化し、量子回路を実装する。多項式fの位相因子は最適化問題で得られる。	Jiasu Wang, Yulong Dong, Lin Lin	trainabilityhamiltonian-simulation	2021	2110.04993
収集	量子回路を用いた生成モデルにおけるF-発散とコスト関数の局所性 F-Divergences and Cost Function Locality in Generative Modelling with Quantum Circuits 量子回路ボーンマシンを用いた生成モデルのf-発散による学習手法を解析し、敵対的枠組みについて考察する。	Chiara Leadbeater, Louis Sharrock,	trainability	2021	2110.04253
収集	QTN-VQC: 量子ニューラルネットワークのためのエンドツーエンド学習フレームワーク QTN-VQC: An End-to-End Learning framework for Quantum Neural Networks ノイズあり中規模量子コンピュータ向けに、学習可能な量子テンソルネットワークを用いた量子埋め込みを含む、エンドツーエンド学習フレームワークQTN-VQCを提案する。	Jun Qi, Chao-Han Huck Yang, Pin-Yu	trainability	2021	2110.03861
収集	最適制御を用いた効率的な量子ゲート発見 Efficient Quantum Gate Discovery with Optimal Control 最適制御理論は量子論理ゲートを実装するデバイス制御の数値発見を提供する。有用な制御に不要な高コストを課す目的関数の設計枠組みを提案する。	Paul Kairys, Travis S. Humble	trainability	2021	2110.02849
収集	深層強化学習による量子変分回路の最適化 Optimizing Quantum Variational Circuits with Deep Reinforcement Learning ハードウェアの不完全性や指数関数的にスケールするヒルベルト空間の探索困難という課題に対し、深層強化学習を用いて量子変分回路を最適化する。	Owen Lockwood	trainability	2021	2109.03188
収集	古典シミュレーションが困難なNMR実験データを用いた分子構造の量子計算 Quantum computation of molecular structure using data from challenging-to-classically-simulate nuclear magnetic resonance experiments NMRによる時間分解スピン相関関数測定から分子核スピンハミルトニアンを推定する量子アルゴリズムを提案する。特に古典シミュレーションが困難な異方性双極子項の学習に焦点を当てる。	Thomas E. O'Brien, Lev B. Ioffe, Y	trainability	2021	2109.02163
収集	ノイズが量子化学用変分アルゴリズムの性能に与える影響 The Effect of Noise on the Performance of Variational Algorithms for Quantum Chemistry VQEのパラメータ化量子回路（ansatz）選定を研究し、ノイズ下での性能変化を解明した。	Waheeda Saib, Petros Wallden, Isma	trainability	2021	2108.12388
収集	テンソルネットワーク機械学習におけるバリンプレートーの存在と欠如 The Presence and Absence of Barren Plateaus in Tensor-network Based Machine Learning テンソルネットワーク機械学習の学習可能性を研究し、バリンプレートーの出現条件を解明する。	Zidu Liu, Li-Wei Yu, L. -M. Duan e	trainability	2021	2108.08312
収集	量子勾配のための一般的なパラメータシフト則 General parameter-shift rules for quantum gradients ノイズ中規模量子計算における変分アルゴリズムの関数が有限フーリエ級数となる性質を利用し、単一パラメータの一般的な勾配計算則を導出する。	David Wierichs, Josh Izaac, Cody W	trainability	2021	2107.12390
収集	変分量子分類器用の学習可能離散特徴埋め込み Trainable Discrete Feature Embeddings for Variational Quantum Classifier QRACを用いて離散特徴を少ない量子ビットでマッピングする手法を提示し、変分量子分類器の性能向上を目指す。	Napat Thumwanit, Chayaphol Lortara	trainability	2021	2106.09415
収集	回路計算量を削減した変分量子固有値ソルバー Variational Quantum Eigensolver with Reduced Circuit Complexity NISQデバイスでの分子基底状態取得が期待されるVQEだが、量子回路の複雑さが実装を制限している。	Yu Zhang, Lukasz Cincio, Christian	trainability	2021	2106.07619
収集	量子最適制御の道具を用いたバレンパラダイスの診断 Diagnosing Barren Plateaus with Tools from Quantum Optimal Control VQAsのスケーラビリティ課題であるバレンパラダイスを、量子最適制御の手法により診断する。指数関数的勾配消失の原因を解明する。	Martin Larocca, Piotr Czarnik, Kun	trainability	2021	2105.14377
収集	ヘッシアン透過の variational 量子分類器 Variational Quantum Classifiers Through the Lens of the Hessian 化学から金融まで幅広い応用に適する変分量子アルゴリズム（VQA）の勾配降下法による学習収着について分析する。	Pinaki Sen, Amandeep Singh Bhatia,	trainability	2021	2105.10162
収集	量子交互作用演算子Ansätzeの解析的枠組み Analytical Framework for Quantum Alternating Operator Ansätze コスト勾配演算子と古典的コスト差分関数を関連付ける階層型アルゴリズムの解析枠組みを開発した。	Stuart Hadfield, Tad Hogg, Eleanor	trainability	2021	2105.06996
収集	自由軸選択によるパラメータ化量子回路の最適化 Optimizing Parameterized Quantum Circuits with Free-Axis Selection 既存のパラメータ化量子回路は固定軸の回転角で構成される。本研究は自由軸の選択により回路を最適化し、量子優位性の実現を目指す。	Hiroshi C. Watanabe, Rudy Raymond,	trainability	2021	2104.14875
収集	バレン・プレートーなしで変分量子アルゴリズムを最適にトレーニングする方法 Optimal training of variational quantum algorithms without barren plateaus 量子状態学習における変分量子アルゴリズムの最適トレーニング手法を提示し、勾配消失問題を克服することを示した。	Tobias Haug, M. S. Kim	trainabilityvariational-algorithms	2021	2104.14543
収集	量子バレンプレートのコスト集中および狭い峡谷への同値性 Equivalence of quantum barren plateaus to cost concentration and narrow gorges 最近の量子計算でのパラメータ化量子回路（PQC）最適化において、コスト関数の地形に関する3つの特徴間の関係を調査し、バレンプレートの発生メカニズムを解明する。	Andrew Arrasmith, Zoë Holmes, M. C	trainability	2021	2104.05868
収集	ニューラルネットワークを用いた変分量子アルゴリズムにおける局所的最小値の回避 Avoiding local minima in Variational Quantum Algorithms with Neural Networks 近傍量子計算のパラダイムである変分量子アルゴリズムにおいて、非凸のコスト関数による最適化課題に対し、ニューラルネットワークを活用して局所的最小値を回避する手法を提案する。	Javier Rivera-Dean, Patrick Huembe	trainability	2021	2104.02955
収集	量子人工ニューラルネットワークの変分学習 Variational learning for quantum artificial neural networks 量子機械学習の急速な発展を背景に、情報処理システムの新たな実現方法とプログラミング手法に関する視点を提示する。	Francesco Tacchino, Stefano Mangin	trainability	2021	2103.02498
収集	ZX-演算子を用いた量子ニューラルネットワークの学習におけるバレンプラトー現象の解析 Analyzing the barren plateau phenomenon in training quantum neural networks with the ZX-calculus ZX-演算子を用い、特定の条件下で任意のパラメータ化量子回路に対するバレンプラトー現象（勾配消失）の解析一般枠組を提案し、定理を2-デザイン回路から拡張する。	Chen Zhao, Xiao-Shan Gao	trainability	2021	2102.01828
収集	アンザッツの表現力勾配の大きさと barren plateaus の関連付け Connecting ansatz expressibility to gradient magnitudes and barren plateaus パラメータ化量子回路のアンザッツの表現力と勾配の大きさ、ならびに barren plateaus の関係を明らかにする。	Zoë Holmes, Kunal Sharma, M. Cerez	trainability	2021	2101.02138
収集	エンタングルメントによる barren plateau 緩和の考案 Entanglement Devised Barren Plateau Mitigation 近距離量子デバイス向けハイブリッド量子古典変分アルゴリズムは、量子スケール解空間の学習を可能にする。本研究は、量子ビット数増加に伴う学習率低下、すなわち barren plateau をエンタングルメントで緩和する手法を提案する。	Taylor L. Patti, Khadijeh Najafi,	trainability	2020	2012.12658
収集	変分量子アルゴリズム Variational Quantum Algorithms 古典計算ではコストが高すぎる複雑な量子系シミュレーションや大規模連立代数方程式の求解において、変分量子アルゴリズムは現在の実装可能デバイスにおける有効な解決策を提供する。	M. Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan	trainability	2020	2012.09265

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