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／301〜338件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	トレース距離と忠実度の推定における変分量子アルゴリズム Variational Quantum Algorithms for Trace Distance and Fidelity Estimation 一般に指数関数的に困難とされる量子データのトレース距離と忠実度の推定に対し、近未来量子コンピュータ向けの変分型ハイブリッドアルゴリズムを提案する。	Ranyiliu Chen, Zhixin Song, Xuanqi	trainability	2020	2012.05768
収集	バーンプレートーが勾配なし最適化に及ぼす影響 Effect of barren plateaus on gradient-free optimization 量子ビット数に対して勾配が指数関数的に消失するバーンプレートーは、深回路や大域コスト関数を持つ変分量子アルゴリズムで観測される。本研究では、勾配に依存しない最適化手法への影響を解析する。	Andrew Arrasmith, M. Cerezo, Piotr	trainability	2020	2011.12245
収集	変分量子アルゴリズムにおける空の平坦面とコスト関数の局所性 On barren plateaus and cost function locality in variational quantum algorithms 変分量子アルゴリズムは勾配最適化を用いるが、十分表現力の高い回路では勾配が指数関数的に消失する「空の平坦面」現象が生じる。	Alexey Uvarov, Jacob Biamonte	trainability	2020	2011.10530
収集	量子畳み込みニューラルネットワークにおけるバリンプレートーの欠如 Absence of Barren Plateaus in Quantum Convolutional Neural Networks 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は、指数関数的に消失する勾配であるバリンプレートーが存在しないことを示す。	Arthur Pesah, M. Cerezo, Samson Wa	trainability	2020	2011.02966
収集	絡み合いによって誘発される枯渇平板現象 Entanglement Induced Barren Plateaus 量子ニューラルネットワークの視覚部と隠れ部の過剰な絡み合いは学習を阻害する。エンタングルメントエントロピーが体積則に従うモデルは学習に不適切である。	Carlos Ortiz Marrero, Mária Kiefer	trainability	2020	2010.15968
収集	変分量子アルゴリズムのための量子回路アーキテクチャ探索 Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms ノイズあり中間規模量子デバイスにおける量子優位への道筋となる変分量子アルゴリズムについて、アンザッツの自動探索手法を提案する。	Yuxuan Du, Tao Huang, Shan You et	trainability	2020	2010.10217
収集	変分量子回路学習における急峻な遷移 Abrupt Transitions in Variational Quantum Circuit Training 変分量子アルゴリズムの層別学習仮説を検証。層を順次学習する際、勾配の性質が突然変化し学習が困難になる現象を示唆する。	Ernesto Campos, Aly Nasrallah, Jac	trainability	2020	2010.09720
収集	パラメータ化量子回路の適応型プルーニングベース最適化 Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits 大規模パラメータ空間の最適化困難を解消するため、変分量子アルゴリズム向けの適応型プルーニング手法を提案する。	Sukin Sim, Jonathan Romero, Jerome	trainability	2020	2010.00629
収集	バレンプレートーはスクランブラーの学習を阻害する Barren plateaus preclude learning scramblers 多数系量子系でエンタングルメントを広げるスクランブリングの学習をQMLで可能か問い、学習不可能性を示すノーゴー定理を証明した。	Zoë Holmes, Andrew Arrasmith, Bin	trainability	2020	2009.14808
収集	動的量子シミュレーションのための変分ハミルトニアンの対角化 Variational Hamiltonian Diagonalization for Dynamical Quantum Simulation ノイズ耐性のある量子計算向けの動的シミュレーション手法として、変分的ハミルトニアン対角化法を提案する。	Benjamin Commeau, M. Cerezo, Zoë H	trainability	2020	2009.02559
収集	量子光学ニューラルネットワークにおける線形光学モジュールの効率的な学習可能性 Efficient trainability of linear optical modules in quantum optical neural networks 量子光学ニューラルネットワークの線形光学モジュールでは、強度調整可能性により、勾配ベース最適化を阻害する「荒地の地形」の存在は驚くべきことである。	T. J. Volkoff	trainability	2020	2008.09173
収集	バリプランクを用いた量子ニューラルネットワークの高階微分 Higher Order Derivatives of Quantum Neural Networks with Barren Plateaus 量子ニューラルネットワークの勾配消失「バリプランク」現象が高階微分に及ぶ影響を解析し、最適化課題における微分の振る舞いを明らかにする。	M. Cerezo, Patrick J. Coles	trainability	2020	2008.07454
収集	変分量子回路の損失関数地形の特性評価 Characterizing the loss landscape of variational quantum circuits NISQデバイスを用いた変分量子回路(VQC)の勾配降下法における学習特性を、古典的深層学習の概念を基に解析する。	Patrick Huembeli, Alexandre Dauphi	trainability	2020	2008.02785
収集	量子ニューラルネットワークの階層別学習 Layerwise learning for quantum neural networks ノイズあり中期量子デバイス向けのパラメータ化量子回路の学習において、コスト関数地形の課題に対処するため、階層別学習戦略を検証する。	Andrea Skolik, Jarrod R. McClean,	trainability	2020	2006.14904
収集	有限帯域幅における量子限定源位置特定とペア超解像 Quantum Limited Source Localization and Pair Superresolution under Finite Emission Bandwidth 単一準単色光源の回折限界以下の精度での位置特定では、最小光子コストはPSF幅wと精度dの比の2乗に比例するα(w/d)^2となる。有限発光帯域幅を持つ光源に対して検討を行う。	Sudhakar Prasad	trainability	2020	2006.00982
収集	VQEおよび関連アルゴリズムにおける単一量子ビット回転数の削減 Reducing the amount of single-qubit rotations in VQE and related algorithms パラメータ化量子回路を用いたハイブリッドアルゴリズムにおいて、相対的な表現力やエンタングルメント能力を損なうことなく、単一量子ビット回転数を削減できることを示す。	S. E. Rasmussen, N. J. S. Loft, T.	trainability	2020	2005.13548
収集	量子計算における交互層型アンザッツの表現力 Expressibility of the alternating layered ansatz for quantum computation 混合量子古典アルゴリズムではハードウェア効率型アンザッツが用いられるが、学習可能性に課題がある。本稿は交互層型アンザッツの表現力を考察する。	Kouhei Nakaji, Naoki Yamamoto	trainability	2020	2005.12537
収集	ランダムパラメータ化量子回路における相関による大勾配 Large gradients via correlation in random parameterized quantum circuits ランダムパラメータ化量子回路において、パラメータ間の相関が勾配の指数関数的消失を防ぎ、最適化効率を高めることを証明する。	Tyler Volkoff, Patrick J. Coles	trainability	2020	2005.12200
収集	機械学習用途のためのパラメータ化アナログ量子系の表現力と学習可能性 Expressibility and trainability of parameterized analog quantum systems for machine learning applications 近年の量子デバイスはパラメータ化された量子進化する。デジタル回路は古典計算不可能な分布を表現できるが、アナログ系では不明。	Jirawat Tangpanitanon, Supanut Tha	trainability	2020	2005.11222
収集	変分量子アルゴリズムの最適化をモデルで改善する Using models to improve optimizers for variational quantum algorithms ノイズあり中型規模量子コンピュータ向けの変分量子アルゴリズムは古典最適化に依存する。有限サンプリング誤差とゲート誤差を考慮し、モデルを用いて最適化手法を改善する。	Kevin J. Sung, Jiahao Yao, Matthew	trainability	2020	2005.11011
収集	パラメータ化量子回路の評価：分類精度、表現力、エンタングルメント能力の関係について Evaluation of Parameterized Quantum Circuits: on the relation between classification accuracy, expressibility and entangling capability ハイブリッド量子古典設定のパラメータ化量子回路は、ヒルベルト空間の高次元性を利用して分類精度を向上させる可能性がある。本研究では、この性能と回路の性質との関係を評価する。	Thomas Hubregtsen, Josef Pichlmeie	trainability	2020	2003.09887
収集	量子局所性のコスト The Cost of Quantum Locality DeutschやRaymond-Robichaudらによる量子系の完全な局所的記述手法が、形式的に同値であることを示す。	Charles Alexandre Bédard	trainability	2020	2001.09646
収集	逆伝播を用いた勾配降下による量子回路パラメータ学習 Quantum Circuit Parameters Learning with Gradient Descent Using Backpropagation 量子機械学習において、量子古典ハイブリッドアルゴリズムは高次元状態近似に有用である。本研究は、逆伝播に基づく勾配降下法を用いた量子回路パラメータ学習手法について述べる。	Masaya Watabe, Kodai Shiba, Masaru	trainability	2019	1910.14266
収集	パラメータ化量子回路を用いた機械学習におけるコスト関数埋め込みとデータセットエンコーディング Cost function embedding and dataset encoding for machine learning with parameterized quantum circuits NISQデバイス向けのパラメータ化量子回路（PQC）を用いた機械学習において、コスト関数とデータエンコーディング手法を提案する。	Shuxiang Cao, Leonard Wossnig, Bri	trainability	2019	1910.03902
収集	ハイブリッド量子古典最適化のための確率的勾配降下法 Stochastic gradient descent for hybrid quantum-classical optimization パラメータ付き量子回路の期待値推定がノイズを含むことを利用し、勾配降下法におけるノイズの影響を解析する。	Ryan Sweke, Frederik Wilde, Johann	trainability	2019	1910.01155
収集	量子情報掩蔽のランダム性コストと情報保存則 Randomness cost of masking quantum information and the information conservation law 量子情報掩蔽の単位元変換可能な状態に関する幾何学的仮説を否定し、リソースとしてのランダム性コストを評価する。	Seok Hyung Lie, Hyunseok Jeong	trainability	2019	1908.07426
収集	機械学習モデルとしてのパラメータ化量子回路 Parameterized quantum circuits as machine learning models ハイブリッド量子・古典系におけるパラメータ化量子回路の機械学習モデルとしての構成と、多様なデータへの応用を解説する。	Marcello Benedetti, Erika Lloyd, S	trainability	2019	1906.07682
収集	パラメータ化量子回路の構造最適化 Structure optimization for parameterized quantum circuits 計算オーバーヘッドを抑え、量子回路の構造とパラメータ値を同時に最適化する手法を提案。浅い回路はパラメータ更新のみより性能が高く、NISQに適する。	Mateusz Ostaszewski, Edward Grant,	trainability	2019	1905.09692
収集	量子インターネットのための運用的なエンタングルメント配信 Opportunistic Entanglement Distribution for the Quantum Internet 量子インターネットの基盤である量子エンタングルメントの配信メカニズムは、将来の量子ネットワーク構築において極めて重要な課題である。	Laszlo Gyongyosi, Sandor Imre	trainability	2019	1905.00258
収集	パラメータ化量子回路の荒涼の谷への対応のための初期化戦略 An initialization strategy for addressing barren plateaus in parametrized quantum circuits ランダム初期化のパラメータ化量子回路は、量子ビット数に対して勾配が指数的に小さくなる荒涼の谷の性質を持つ。本研究では、実用的な応用における荒涼の谷問題を解決する初期化戦略を理論的に導出し、実証する。	Edward Grant, Leonard Wossnig, Mat	trainability	2019	1903.05076
収集	量子場における作業分布 Work distributions on quantum fields 量子場理論におけるプロジェクトive測定の問題を回避し、干渉計の schemes に着想を得て、量子熱力学の2点測定 scheme を一般化した作業分布を提案する。	Alvaro Ortega, Emma McKay, Álvaro	trainability	2019	1902.03258
収集	古典および量子最適化アルゴリズムの設計原則としてのバンガング制御 Bang-bang control as a design principle for classical and quantum optimization algorithms 量子アルゴリズムが広大で荒々しいコスト地形の基底状態発見においてトンネリング効果で有利となる可能性を探る。	Aniruddha Bapat, Stephen Jordan	trainability	2018	1812.02746
収集	パラメータ化量子回路の表現力 The Expressive Power of Parameterized Quantum Circuits 生成任務におけるPQCの表現力を、古典的ボルツママシンと比較し、その優位性を証明する。	Yuxuan Du, Min-Hsiu Hsieh, Tonglia	trainability	2018	1810.11922
収集	量子支援量子コンパイル Quantum-assisted quantum compiling 量子ダイナミクスの古典シミュレーションの指数関数的オーバーヘッドを回避し、大規模アルゴリズムのコンパイルを可能とする戦略を提案する。	Sumeet Khatri, Ryan LaRose, Alexan	trainability	2018	1807.00800
収集	量子ルーティングゲーム Quantum routing games 分散量子ゲームと交通流のブラエス・パラドックスの関連を考察し、零コスト辺の追加がネットワーク効率を低下させる現象を量子化スキームで解析する。	Neal Solmeyer, Ricky Dixon, Radhak	trainability	2017	1709.10500
収集	量子近似最適化アルゴリズムから量子交互作用子 Ansatz へ From the Quantum Approximate Optimization Algorithm to a Quantum Alternating Operator Ansatz 近未来の量子プロセッサ実装に向け、ハードウェア評価が必要な量子ヒューリスティクスの可能性を探る。	Stuart Hadfield, Zhihui Wang, Brya	trainability	2017	1709.03489
収集	組合せクラスタリングのための量子アニーリング Quantum Annealing for Combinatorial Clustering クラスタリングはデータポイントを属性に基づいてグループ化する手法である。本稿では、クラスター内距離の合計を最小化する目的関数の近似として量子アニーリングを適用する。	Vaibhaw Kumar, Gideon Bass, Casey	trainability	2017	1708.05753
収集	三分割量子状態のマルコフ化コスト Markovianizing Cost of Tripartite Quantum States 三分割量子状態をマルコフ化するためのランダム化操作のコストを解析する。	Eyuri Wakakuwa, Akihito Soeda, Mio	trainability	2015	1504.05805

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