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／51〜100件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
収集	動的パラメータ化量子回路によるバレンプレートーの軽減における課題 Challenges in Barren Plateau Mitigation with Dynamic Parameterized Quantum Circuits 変分量子アルゴリズムの学習性を阻害するバレンプレートーに対し、動的パラメータ化量子回路（DPQC）による軽減手法の課題を検証する。	Sumeet Shirgure, Efekan Kökcü, Siy	trainability	2026	2606.23751
収集	変分量子回路における統計的複雑さと訓練可能性の分離 Separation of Statistical Complexity and Trainability in Variational Quantum Circuits ランダム状態への近接性が訓練性喪失を引き起こすとされる中、本稿は両者の分離を示す。	Suman Mandal, Maximillian Daughtry	trainability	2026	2606.18580
収集	barren plateauを回避するための指数関数的な初期化 Exponentially many initializations to avoid barren plateaus barren plateauは平均的事象であり注意深い初期化で回避できると考えられてきた。本研究は、より微妙な状況を示し、第一モーメント枠組みを導入する。	Ankit Kulshrestha, Ricard Puig, Di	trainability	2026	2606.18515
収集	計算原語としてのトレーニング可能量子チャネル Trainable Quantum Channels as Computational Primitives for Quantum Learning 変分量子学習において、量子チャネルをノイズ而非トレーニング可能な計算原語として再構成し、開放系力学に基づく非ユニタリな量子機械学習枠組みを確立した。	Jingwei Wen, Runqing Zhang, Xushen	trainability	2026	2606.15808
収集	行列積状態における貧困な局所極小値の不存在 Absence of poor local minima in matrix product states 浅い回路でも訓練不可能になる量子回路と異なり、行列積状態(MPS)は実用的に訓練可能である。本稿は、この実証的観察の理由を解明する。	Hao-Kai Zhang, Chenghong Zhu, Shuo	trainability	2026	2606.09988
収集	パラメータ化量子回路のための適応方向勾配 Adaptive directional gradients for parameterised quantum circuits パラメータ化量子回路の訓練における勾配推定の測定コスト問題を解決するため、前方勾配推定器のフレームワークを提案する。	Brian Coyle, Snehal Raj, Virag Uma	trainability	2026	2606.09734
収集	偏微分方程式のための学習可能量子スペクトルモデル Trainable Quantum Spectral Models for Partial Differential Equations 線形偏微分方程式の解法として、スペクトル表現で微分演算子を学習する量子スペクトルモデル(QSM)を研究する。	Gabriel Mejia, Eileen Kuehn, Melvi	trainability	2026	2605.31248
収集	非ユニタリ Ansatz を用いたノイズ起因の平坦領域の軽減：分子電子輸送への応用 Mitigating Noise-Induced Barren Plateaus Using a Non-Unitary Ansatz: Application to Molecular Electronic Transport ノイズ起因の平坦領域による勾配消失を非ユニタリ Ansatz で軽減し、NISQ 上の分子電子輸送シミュレーションの拡張性を向上させる。	Sasanka Dowarah, Abeda Sultana Sha	trainability	2026	2605.30572
収集	量子状態上の分布に対する普遍近似器としての潜在変数条件付きパラメータ化量子回路 Latent-Conditioned Parameterized Quantum Circuits as Universal Approximators for Distributions over Quantum States 量子化学や機械学習では、系の不均一性を表す状態アンサンブルの生成が必要であるが、従来の手法では準備が困難である。本研究では、これを効率的に解決する生成モデルを提案する。	Quoc Hoan Tran, Koki Chinzei, Yasu	trainability	2026	2605.28690
収集	量子アルゴリズムのための変分散逸フレームワーク A Variational Dissipative Framework for Quantum Algorithms 開放量子系の制御手法である散逸工学に注目し、ユニタリ演算のみを用いる標準的な変分回路の制限を超えるため、変分散逸フレームワークを提案した。	Yuan Yao, Ruipeng Xing, Yongjian G	trainability	2026	2605.25841
収集	ハイブリッド量子ニューラルネットワークにおける表現力と学習可能性のトレードオフ再考 Rethinking Expressibility-Trainability Trade-off in Hybrid Quantum Neural Networks HQNNのPQC性能指標である表現力と学習性のトレードオフ仮定を再検討し、両者の関係性を分析する。	Muhammad Kashif, Muhammad Shafique	trainability	2026	2605.25768
収集	縮退基底状態空間のための局所演算子誘導型生成量子回路 Local-Observable-Guided Generative Quantum Circuits for Degenerate Ground Spaces 量子多体系の縮退基底状態空間の探索に、局所演算子を用いた生成型量子回路手法を提案する。	Yiying Chen, Lingxia Zhang, Yanzhe	trainability	2026	2605.23300
収集	量子ニューラルネットワーク上の対角適応非局所観測量 Diagonal Adaptive Non-local Observables on Quantum Neural Networks 適応非局所観測量は変分量子アルゴリズムの関数空間を拡張するが、パラメータ数が増大する課題がある。本稿は対角制約を課し、この問題を解決する。	Huan-Hsin Tseng, Yan Li, Hsin-Yi L	trainability	2026	2605.15410
収集	lids-Driven Cavity 問題に対する量子学習可能埋め込み付き QPINN フレームワーク A QPINN Framework with Quantum Trainable Embeddings for the Lid-Driven Cavity Problem 古典PINNの最適化課題を解決するため、量子学習可能埋め込みを用いたQPINN枠組みを提案。	Nahid Binandeh Dehaghani, Ban Q. T	trainability	2026	2605.13892
収集	ポストセレクション下の光子変分回路における非漸近的学習可能性 Pre-Asymptotic Trainability in Photonic Variational Circuits under Postselection 受動光子回路では、観測量とポストセレクション写像が到達可能画像を超え、勾配分散がサイズに対し指数関数的に消失する barren plateau が生じない学習可能性を示す。	Yichen Xie, Cassandre Notton, Jean	trainability	2026	2605.11879
収集	分散型変分量子アルゴリズムにおける表現力と訓練可能性への敵対的効果 Adversarial Effects on Expressibility and Trainability in Distributed Variational Quantum Algorithms 分散型変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間規模量子ハードウェアの制約を超えうるが、既存のアプローチは信頼できるエンタングルメント共有層を暗黙に仮定している。	Abhishek Sadhu, Sharu Theresa Jose	trainability	2026	2605.03629
収集	barren plateau における勾配抑制の分解：アクティビティ、符号整理、結合 Decomposing Gradient Suppression in Barren Plateaus: Activity, Sign Organization, and Coupling 勾配分散の抑制のみでは勾配信号損失の詳細が不明なため、勾配の第2モーメントを項ごとに分解する枠組みを導入し、事前のキャンセルアクティビティや符号整理を明らかにする。	Pilsung Kang	trainability	2026	2605.01319
収集	Qvine：高次元分布の読み込みに適したバイーン構造量子回路 Qvine: Vine Structured Quantum Circuits for Loading High Dimensional Distributions 機械学習から金融まで、高次元分布の読み込みは量子計算の重要な課題である。次元の呪いを回避するため、バイーン構造の量子回路を提案する。	David Quiroga, Hannes Leipold, Bib	trainability	2026	2604.26213
収集	不毛の平原ではなく構造的容量の天井：ローレンツ63アトラクターを固定エンコーディング変分量子回路が適合できない理由 An architectural capacity ceiling, not a barren plateau: why a fixed-encoding variational quantum circuit cannot fit the Lorenz-63 attractor 4量子ビットの物理情報変分量子回路を用いたローレンツ63アトラクターの適合実験から、勾配消失による不毛の平原説が誤りであることを示す。	Tushar Pandey	trainability	2026	2604.23743
収集	パラメータ化量子回路の初期化におけるハイパーパラメータの重要性 On the importance of hyperparameters in initializing parameterized quantum circuits パラメータ化量子回路(PQC)の研究により、設計の選択肢が増えた。本論文は、PQC初期化におけるハイパーパラメータの影響と重要性を考察する。	Ankit Kulshrestha, Sarvagya Upadhy	trainability	2026	2604.21266
収集	後発結果：ハードウェア対応コンパイルが変分量子回路の学習可能性を再構築する Late Breaking Results: Hardware-Aware Compilation Reshapes Trainability in Variational Quantum Circuits ハードウェア対応コンパイルが変分量子回路の勾配統計を変化させる影響を分析。	Muhammad Kashif, Muhammad Shafique	trainability	2026	2604.16527
収集	Q-LINK: 未観測量子ビットによる階層型情報残差ネットワークと barren plateau 低減 Q-LINK: Quantum Layerwise Information Residual Network via a Messenger Qubit for Barren Plateaus Mitigation ハイブリッド古典量子計算における変分量子アルゴリズムの勾配消失問題に対し、未観測量子ビットを用いた残差型ネットワークQ-LINKを提案し、最適化効果の維持を目指す。	Zhehao Yi, Rahul Bhadani	trainability	2026	2604.11831
収集	PDE拘束損失関数による変分量子回路の barren plateaus 低減 Mitigating Barren Plateaus in Variational Quantum Circuits through PDE-Constrained Loss Functions 変分量子回路の訓練を妨げるバーンプレートー現象に対し、PDE拘束を損失関数に組み込む手法の理論的・数的実証を示す。	Prasad Nimantha Madusanka Ukwatta	trainability	2026	2604.09957
収集	VQAの効率的な設計：表現力・学習可能性・リソースのパレート最適性 Efficiently architecting VQAs: Expressibility--Trainability--Resources Pareto-Optimality VQAのパフォーマンスはアンザッツ選択が鍵となる。本研究は、表現力、学習性、リソースのトレードオフを考慮した最適設計手法を提案する。	Rodrigo M. Sanz, Andreu Angles-Cas	trainability	2026	2603.22142
収集	観測値集中を超えるバーンプレートー Barren Plateaus Beyond Observable Concentration 量子機械学習におけるパラメータ化量子回路のスケーラビリティを阻害するバーンプレートーの既存説明を超え、勾配の指数関数的減衰に関する新たな知見を提供する。	Zi-Shen Li, Bujiao Wu, Xiao-Wei Li	trainability	2026	2603.18479
収集	量子回路はどのように学習するか：真の量子寄与の因果的同定 How Quantum Circuits Actually Learn: A Causal Identification of Genuine Quantum Contributions 量子機械学習の性能向上を古典的スケーリングではなく量子資源に帰属する因果的中介枠組みを提示し、アーキテクチャ間差異を直接効果に分解する。	Cyrille Yetuyetu Kesiku, Begonya G	trainability	2026	2603.16321
収集	表現力があり学習可能なパラメータ化量子回路の探し方 How to find expressible and trainable parameterized quantum circuits? 学習可能かつ表現力のあるPQCの体系的構築に関する問題に対し、有限サンプルで次元非依存な手法を提示し、 barren plateauの問題を克服する。	Peter Röseler, Dennis Willsch, Kri	trainability	2026	2603.14451
収集	情報内容ランドスケート解析を用いた雑音誘起バリ平坦の不存在の実験的実証 Experimental demonstration of the absence of noise-induced barren plateaus using information content landscape analysis 雑音誘発バリ平坦が一般に発生すると予測される中、その不存在を実証。	Sebastian Schmitt, Linus Ekstrøm,	trainability	2026	2602.22851
収集	グラフニューラル符号化による量子固有値ソルバーの汎化性能と学習性の向上 Improving Generalization and Trainability of Quantum Eigensolvers via Graph Neural Encoding 多体ハミルトニアンの基底状態決定問題を対象に、グラフニューラル符号化を用いて量子固有値ソルバーの汎化性能と学習性を向上させる手法を提案する。	Jungyun Lee, Daniel K. Park	trainability	2026	2602.19752
収集	多層フル接続変分量子回路によるスケーラブルな量子機械学習 Scalable Quantum Machine Learning via Multi-layer Fully-Connected Variational Quantum Circuits 多層フル接続変分量子回路（FC-VQC）を提案し、単一アーキテクチャの表現力と学習性の課題を解決する。	Howard Su, Chen-Yu Liu, Samuel Yen	trainability	2026	2602.16623
収集	量子計算における barren plateaus の図解 Illustration of Barren Plateaus in Quantum Computing NISQ時代のVQCパラメータ共有はbarren plateausを緩和する可能性があるが、複雑なトレードオフを生む。本研究はこれを調査する。	Gerhard Stenzel, Tobias Rohe, Mich	trainability	2026	2602.16558
収集	生成子のリー代数解析：近似誤差限界と barren-plateau ヒューリスティクス Lie-Algebraic Analysis of Generators: Approximation-Error Bounds and Barren-Plateau Heuristics ハイブリッド量子古典学習において、パラメータ化量子回路の期待値はリー代数スペクトルで決まるフーリエモードを持つ三角多項数として解析され、近似誤差と barren-plateau を論じる。	Hiroshi Ohno	trainability	2026	2602.16094
収集	量子回路の事前最適化、バリプランク plateau、そして古典的シミュラビリティ：変分量子固有値ソルバーを解放するテンソルネットワーク Pre-optimization of quantum circuits, barren plateaus and classical simulability: tensor networks to unlock the variational quantum eigensolver 微分可能2Dテンソルネットワークを用いて、横磁場イジング模型の基底状態を準備するパラメータ付き量子回路を最適化する手法を示す。	Baptiste Anselme Martin, Thomas Ay	trainability	2026	2602.04676
収集	2段階最小二乗法による変分量子回路の barren plateaus 問題の克服 Overcoming Barren Plateaus in Variational Quantum Circuits using a Two-Step Least Squares Approach 変分量子アルゴリズムの大規模化に伴う勾配消失問題に対処するため、2段階最小二乗法を用いた新手法を提案する。	Francis Boabang, Samuel Asante Gya	trainability	2026	2601.18060
収集	学習可能な変分量子回帰のための幾何学的前処理とカリキュラム最適化 Geometric Preconditioning and Curriculum Optimization for Trainable Variational Quantum Regression グローバル損失や有限ショット誤差による勾配の悪化を解消するため、幾何学的前処理とカリキュラム最適化を用いた学習手法を提案する。	Qingyu Meng, Yangshuai Wang	trainability	2026	2601.11942
収集	超伝導量子プロセッサのキュービット周波数割当てのための位相認識型ブロック座標降下法 Topology-Aware Block Coordinate Descent for Qubit Frequency Allocation of Superconducting Quantum Processors 超伝導量子プロセッサの事前キャリブレーションにおけるキュービット周波数割当て課題に対し、Snake最適化がブロック座標降下法と同等であることを理論的に証明した。	Zheng Zhao, Weifeng Zhuang, Yanwu	trainability	2026	2601.10203
収集	過剰パラメータ化された変分量子回路におけるランダム行列誘起の単純性バイアス Random-Matrix-Induced Simplicity Bias in Over-parameterized Variational Quantum Circuits 過剰パラメータ化された変分量子回路の学習困難さを、関数クラスの観点から理論的に説明する。ランダム行列理論により、深い回路が単純な関数にバイアスされることを示す。	Jun Qi, Chao-Han Huck Yang, Pin-Yu	trainability	2026	2601.01877
収集	QAOA-MaxCutはほぼすべてのグラフで枯渇台地を持つ QAOA-MaxCut has barren plateaus for almost all graphs QAOAのDynamical Lie Algebra次元の指数関数的増加が、対称性の低いグラフにおいても枯渇台地の存在を示唆する。	Rui Mao, Pei Yuan, Jonathan Allcoc	trainability	2025	2512.24577
収集	QML向けのドメイン意識型量子回路 Domain-Aware Quantum Circuit for QML NISQデバイス向けQMLのため、画像事前知識を活用した局所性維持符号化・エンタングルメントから成るDAQCを提案。	Gurinder Singh, Thaddeus Pellegrin	trainability	2025	2512.17800
収集	変分量子固有値ソルバーにおける異なるバーンプレートー回避戦略の調査 Investigating Different Barren Plateaus Mitigation Strategies in Variational Quantum Eigensolver VQEアルゴリズムのバーンプレートー問題に対し、反復予算に応じた収束性能への影響と、最先端回避戦略の体系的な比較分析を行う。	Mostafa Atallah, Nouhaila Innan, M	trainability	2025	2512.11171
収集	LiePrune: 量子ニューラルネットワークの一撃構造化プルーニングのためのリー群と量子幾何双対表現 LiePrune: Lie Group and Quantum Geometric Dual Representation for One-Shot Structured Pruning of Quantum Neural Networks QNNの膨大なパラメータとスケール限界に対し、リー群に基づく数学的に厳密な一撃構造化プルーニング手法「LiePrune」を提案する。	Haijian Shao, Bowen Yang, Wei Liu	trainability	2025	2512.09469
収集	量子ノイズ除去拡散確率モデルにおける barren plateaus の低減 Mitigating Barren Plateaus in Quantum Denoising Diffusion Probabilistic Model 量子生成モデルは量子重ね合わせともつれを活用し学習効率を向上させる。本研究は、古典的拡散モデルに触発された量子ノイズ除去拡散モデルにおける barren plateaus 問題を軽減する手法を示す。	Haipeng Cao, Kaining Zhang, Dachen	trainability	2025	2512.06695
収集	リー群上の幾何学的最適化：変分量子アルゴリズムにおけるバレンプレートー緩和のリー理論的説明 Geometric Optimization on Lie Groups: A Lie-Theoretic Explanation of Barren Plateau Mitigation for Variational Quantum Algorithms パラメータ化量子回路の最適化におけるバレンプレートー問題を、ニューラルネットワークによるパラメータ生成の幾何学的解釈を通じて緩和するメカニズムを説明する。	Zhehao Yi, Rahul Bhadani	trainability	2025	2512.02078
収集	DyLoC: 多項式DLA制約下での安全かつ学習可能な量子機械学習のための二層アーキテクチャ DyLoC: A Dual-Layer Architecture for Secure and Trainable Quantum Machine Learning Under Polynomial-DLA constraint 高い表現力はプライバシーを確保するがバレンプレートートを誘発し、多項式サイズの代数は学習可能だが脆弱である。	Chenyi Zhang, Tao Shang, Chao Guo	trainability	2025	2512.00699
収集	量子IoTにおける負の学習率を用いた変分量子アルゴリズムの barren plateausからの脱出 Escaping Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms Using Negative Learning Rate in Quantum Internet of Things リソース制約のある量子IoT環境でのVQAs学習スケーラビリティが制限される問題に対し、負の学習率を用いた手法を提案する。	Ratun Rahman, Dinh C. Nguyen	trainability	2025	2511.22861
収集	コヒーレンスから混合へ：変分量子アルゴリズムにおけるバリプランの駆動因子 From coherence to mixedness: a driver of barren plateaus in variational quantum algorithms 観測エントロピーに基づく枠組みを提示し、量子状態のコヒーレント部分と非コヒーレント部分を分離する。	Xiang Zhou	trainability	2025	2511.22350
収集	SPARTA: 変分量子アルゴリズムのためのχ²較正・リスク制御付き探索・活用 SPARTA: $χ^2$-calibrated, risk-controlled exploration-exploitation for variational quantum algorithms スパーンプレートーによる学習困難に対処し、有限サンプル保証付きの最適化手法SPARTAを提示する。	Mikhail Zubarev	trainability	2025	2511.19551
収集	PIDコントローラの逆襲：古典コントローラがノイジ変分量子回路の barren plateaus を緩和する The PID Controller Strikes Back: Classical Controller Helps Mitigate Barren Plateaus in Noisy Variational Quantum Circuits ノイジ中間スケール量子時代で有望なVQAは勾配消失に苦しむ。本稿は古典PIDコントローラを用い、ノイジ変分量子回路におけるbarren plateausを効果的に緩和する方法を示す。	Zhehao Yi, Rahul Bhadani	trainability	2025	2511.14820
収集	表現性を犠牲にせず任意のパラメータ化量子回路における消失勾配を抑制する Taming Barren Plateaus in Arbitrary Parameterized Quantum Circuits without Sacrificing Expressibility 近世代量子デバイス向けパラメータ化量子回路の消失勾配問題を、表現性を保ちながら抑制する手法を提案する。	Zhenyu Chen, Yuguo Shao, Zhengwei	trainability	2025	2511.13408
収集	物理情報ニューラルネットワークのための古典・量子ハイブリッドアーキテクチャ A Classical-Quantum Hybrid Architecture for Physics-Informed Neural Networks PINNsとQNNsを乗算・加算結合で統合するQPINN-MACという新規ハイブリッドアーキテクチャを提案し、戦略的結合により有効性を示す。	Said Lantigua, Gilson Giraldi, Ren	trainability	2025	2511.07216

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 2026-10-11 05:20:01