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／1〜50件目を表示

状態	題名	著者	分野	年	arXiv
再現済み	量子ニューラルネットワーク訓練ランドスケープにおけるバレンプラトー🔒 Barren plateaus in quantum neural network training landscapes Nature Communications	McClean, Boixo, Smelyanskiy, Babbu	trainability	2018	1803.11173
再現済み	平らにすると平らでなくなる — 角度で符号化した回路の出力の分散と入力の分布🔒 Unflattening by Flattening -- How Input Distributions Shape Output Variance in Angle-Encoded Circuits arXiv 2026	Strobl, Mejia, Kuehn, Streit	trainability	2026	2610.01446
再現済み	深いパラメータ化量子回路におけるバレンプラトーのリー代数的理論🔒 A Lie algebraic theory of barren plateaus for deep parameterized quantum circuits Nature Communications 解説記事 →	Ragone et al.	trainability	2024	2309.09342
再現済み	量子ニューラルネットワークにおける過剰パラメータ化の理論🔒 Theory of overparametrization in quantum neural networks Nature Computational Science	Larocca et al.	trainability	2023	2109.11676
再現済み	浅いパラメータ付き量子回路におけるコスト関数依存のBarren Plateaus🔒 Cost Function Dependent Barren Plateaus in Shallow Parametrized Quantum Circuits Nature Communications	Cerezo et al.	trainability	2021	2001.00550
再現済み	変分量子アルゴリズムにおけるノイズ誘起バレンプラトー🔒 Noise-Induced Barren Plateaus in Variational Quantum Algorithms Nature Communications (2021)	Wang et al.	trainability	2020	2007.14384
再現済み	量子自然勾配🔒 Quantum Natural Gradient Quantum	Stokes et al.	trainability	2020	1909.02108
再現済み	パラメータ化量子回路の表現力とエンタングリング能力🔒 Expressibility and entangling capability of parameterized quantum circuits Adv. Quantum Technol.	Sim, Johnson, Aspuru-Guzik	trainability	2019	1905.10876
再現済み	量子ハードウェア上での解析的勾配の評価🔒 Evaluating analytic gradients on quantum hardware PRA (2019)	Schuld et al.	trainability	2018	1811.11184
再現済み	リー代数的観点からのパラメータ化量子回路のスケーリング挙動🔒 Scaling Behavior of Parameterized Quantum Circuits from a Lie-Algebraic Perspective arXiv	Ohno (豊田中央研究所)	trainability	2026	2608.20603
収集	Q-Capsule: 局所化カプセルベース量子ニューラルアーキテクチャによるバレンプラトー緩和 Q-Capsule: A Localized Capsule-Based Quantum Neural Architecture for Barren Plateau Mitigation 変分量子アルゴリズムはしばしばバレンプラトーに制限される。Q-Capsuleは、レジスタ分割、局所読み出し、スパースなカプセル間結合でこれを緩和する局所化カプセルベース量子ニューラルアーキテクチャである。	Awal Ahmed Fime, Tasfia Zaman Sami	trainability	2026	2610.11261
収集	量子もつれ多モーダル融合ネットワーク (QEMFN): 学習可能なもつれによるリソース認識型ハイブリッド視覚言語融合 Quantum Entangled Multimodal Fusion Networks (QEMFN): Resource-Aware Hybrid Vision-Language Fusion via Trainable Entanglement 量子と古典を組み合わせたQEMFNは、画像・テキスト埋め込みを可訓練なエンタングルメントで融合する枠組みであり、従来の古典的融合演算子に代わる構造的帰納バイアスを導入する。	Srikar Alla, Ali Shiri Sichani, Ch	trainability	2026	2610.08216
収集	QPI-DeepONet-MAC: 物理情報ディープ演算子ネットワークのためのスケーラブルかつ安定なハイブリッド古典量子アーキテクチャ QPI-DeepONet-MAC: A Scalable and Stable Hybrid Classical-Quantum Architecture for Physics-Informed Deep Operator Networks パラメトリックPDEの演算子学習でPI-DeepONetsは高次元最適化が困難なため、スケーラブルで安定なハイブリッド古典量子アーキテクチャQPI-DeepONet-MACを提案する。	Said Lantigua, José Valencia, Gils	trainability	2026	2610.01824
収集	量子符号化エージェント：量子機械学習におけるデータ埋め込み戦略選択のための自然言語インターフェース Quantum Encoding Agents: A Natural Language Interface for Data Embedding Strategy Selection in Quantum Machine Learning データエンコーディング選択は量子機械学習の中心的課題であり、Quantum Encoding Agentsというオープンソースシステムを提案する。選択を自然言語インターフェースに変える。	Ana Paula Appel	trainabilityqmlsoftware-stack	2026	2609.31902
収集	強化学習による量子ニューラルネットワーク勾配のモデル化 Modeling quantum neural network gradient with reinforcement learning RLQ-Gradは強化学習を用いてQNNの勾配計算コストを削減し、barren plateau問題とO(L・2^n)の時間・メモリコストに対処する手法を提案する。	Nhan Trong Luu, Duong Trung Luu, N	trainabilityqml	2026	2609.31066
収集	2フレーバーSchwinger Modelの変分量子シミュレーションにおける表現力、対称性保護、およびハードウェアノイズの分離 Disentangling Expressibility, Symmetry Protection, and Hardware Noise in Variational Quantum Simulation of the Two-Flavor Schwinger Model 2-flavor Schwinger modelの変分量子シミュレーションをN=2から6のstaggered lattice sitesで追跡し、到達可能なサイズでの制約はcircuitではなくhardware noiseであることを見出した。	Karthikeya Machiraju, Krishna Suji	trainabilityhardware-demos	2026	2609.30496
収集	Learned-projector QAOAによる階層的最適化 Learned-projector QAOA for hierarchical optimization 多くの最適化問題は高価な最終評価前に構造情報を明らかにする。従来のQAOAは単一目的だが、提案のLP-QAOAは多段階プロトコルでそれを活用する。	Kangyun Zhou, Dong An, Jin-Peng Li	trainabilityvariational-algorithms	2026	2609.28888
収集	非普遍的変分量子回路における最大到達可能性と一般到達可能性の同値性 Equivalence of maximal and generic reachability for non-universal Variational Quantum Circuits 非普遍的Variational Quantum Circuits (VQC) において、最大到達可能性と一般的到達可能性の等価性を確立した。これにより参照状態に依存する到達可能性・訓練可能性の診断問題に対処する。	Vishal S. Ngairangbam, Michael Spa	trainability	2026	2609.27053
収集	量子計算によるTensor-Network VQEを用いた相対論的スカラー束縛状態のBethe-Salpeter方程式の解法 Quantum Computing Solution of the Bethe-Salpeter Equation for Relativistic Scalar Bound States via Tensor-Network VQE ゲートベース量子計算により、ラダー近似スカラー交換で相互作用する相対論的スカラー粒子の束縛状態に対するBethe-Salpeter方程式を解く。Wick回転とO(4) S波射影後、対称行列固有値問題に帰着する。	Gerhard Hellstern	trainabilityvariational-algorithmssimulation-methodshardware-demos	2026	2609.24282
収集	化学に着想を得たパラメータ初期化は変分量子固有値ソルバーにおけるバレンプラトーを緩和できるか？ Can Chemically Inspired Parameter Initialization Mitigate Barren Plateaus in Variational Quantum Eigensolvers? VQEはNISQデバイスでの分子電子構造計算に有望だが、barren plateaus (BPs)が大規模化の障害となり、勾配消失が最適化を妨げる。	Zhangyu Yang, Jinzhao Sun, Jianpen	trainabilityvariational-algorithmsapplications	2026	2609.22729
収集	量子機械学習モデルにおける周波数冗長性の漸近挙動 Asymptotics for Frequency Redundancies in Quantum Machine Learning Models 周波数冗長性分布がQFMsの表現力と訓練可能性に影響するとされ、本研究はデータ再アップロード用ハミルトニアンの固有値選択が冗長性スペクトルをどう形成するかを単純な数学的定式化で解析する。	Felix Paul, Bhilahari Jeevanesan,	trainability	2026	2609.21916
収集	可訓練性診断から最適化の主張へ：変分量子最適化における境界と制御 From Trainability Diagnostics to Optimization Claims: Boundaries and Controls in Variational Quantum Optimization Barren plateau診断は勾配シグナルの有無を示すが、生存シグナルは最適化成功に直結しない。このtrainability-optimization gapをオプティマイザのステップレベルで研究し、係数重み付きHamiltonian項勾配をタスク的要素として扱うステップレベルの診断を導入する。	Pilsung Kang	trainability	2026	2609.21243
収集	Quantum Graph Convolutional Networks: 実装と訓練可能性解析 Quantum Graph Convolutional Networks: Implementation and Trainability Analysis GNNsは大規模グラフでメモリ制約とスパース線形代数によるボトルネックが生じるが、量子計算がグラフ学習のスケーラビリティ改善の代替プリミティブを提供する可能性を示す。	Paul San Sebastian Sein, Theodor I	trainability	2026	2609.19983
収集	パラメータ化された対話型量子分類器のフーリエ解析 Fourier Analysis of Parametrized Interactive Quantum Classifiers Interactive Quantum Classifiers (IQCs)はオープン量子システムに触発された量子機械学習モデルで、ターゲットqubitと環境の相互作用をハミルトニアンで記述する。先行研究は代替ハミルトニアン・パラメータ化を導入し、経験的に分類精度を改善できることを示した。	Fábio Novaes, Fernando M. de Paula	trainabilityqml	2026	2609.17991
収集	決定論的エンタングルメント調整を伴う分散変分量子計算 Distributed variational quantum computing with deterministic entanglement tuning 分散量子計算はスケーラブルな経路を提供するが、ゲートテレポーテーションによる普遍計算には高忠実度のBell pairs、補助量子ビット、リアルタイムフィードフォワードの繰り返し消費が必要で、大きな負担が生じる。	Ilhwan Kim, Yong-Su Kim, Kwang Jo	trainability	2026	2609.10932
収集	Pauli Correlation Encodingの体系的表現度解析による量子最適化のためのエンハンスメント Enhancing Pauli Correlation Encoding for quantum optimization via systematic expressivity analysis 近年、組合せ最適化問題への量子アプローチが注目される中、Pauli Correlation Encoding (PCE)は、最適化変数をPauli文字列の期待値に埋め込むことで、限られた量子ビット資源のデバイスに有望な枠組みとなっている。	Riku Usuki, Don Arai, Ken N. Okada	trainabilityapplications	2026	2609.09718
収集	Quantum Random Access Optimization における圧縮による計算量の増幅 Complexity Amplification from Compression in Quantum Random Access Optimization 圧縮量子符号化は、多数の古典変数を少ない量子ビットの非可換観測量に写像し、ハードウェア制限を克服して大規模問題に挑むことを目指す。古典的なMaxCutの半正定値計画緩和は品質と効率をトレードオフする。	Stuart Hadfield	trainabilitysoftware-stack	2026	2609.07090
収集	階層的フーリエ近似による変分量子分布学習 Hierarchical Fourier Approximation for Variational Quantum Distribution Learning ブール立方体上のWalsh-Fourier近似の階層を用いた変分量子分布学習を研究。各レベルで選択したフーリエ係数がスペクトル打ち切りを定義し、確率シンプレックスに投影して量子回路Born machineのターゲットとする。	Taha Hoseinpour Asli, Sajjad Hashe	trainability	2026	2609.06307
収集	バレン高原を特徴づける表現論的枠組み A Representation-Theoretic Framework for Characterizing Barren Plateaus 変分量子アルゴリズムのスケーラビリティは、コスト関数の分散がシステムサイズとともに消滅するバレンプラトー効果により制限される。最近のLie代数アプローチがこの課題の統一的解析を可能にする。	Pedro Alcântara, Leandro Morais, R	trainability	2026	2609.04462
収集	非巡回グラフにおける低減されたQAOA表現力の効率的推定 Efficient Estimation of Reduced QAOA Expressibility on Acyclic Graphs 古典的に等価な定式化は量子アルゴリズムで非等価となり得る。MaxCutで単一頂点の固定は大域対称性を除き、QAOAのダイナミクスを実質的に変える。	Bao Bach, Boris Tsvelikhovskiy, Jo	trainabilityvariational-algorithms	2026	2609.03317
収集	QAOA勾配応答の動的レジーム Dynamical regimes of QAOA gradient response QAOAの訓練可能性の特徴付けには、回路パラメータと問題サイズにわたる勾配ランドスケープの変化の理解が必要だが、勾配はネイティブなQAOA角度で記述されるため、パラメータ固有の特徴と広範な変化の区別が難しい。	Zarin Shakibaei, Alexander Schnell	trainabilityvariational-algorithms	2026	2609.01280
収集	ハードウェア効率的なExchange-Only QML：磁気勾配なしのペア間結合による一重項-三重項スピン鎖 Hardware-Efficient Exchange-Only QML: Singlet-Triplet Spin Chains via Inter-pair Coupling without Magnetic Gradients 標準的なexchange-only qubitsは論理キュービットあたり3スピン必要だが、2スピン単位は磁場勾配が必要。提案は磁場勾配なしでペア間結合によるsinglet-tripletスピンチェーンで資源効率を改善。	Yuichiro Minato	trainabilityqml	2026	2608.29017
収集	量子機械学習における有限ノイズ最適と汎化の理論 A Theory of Finite-Noise Optima and Generalization in Quantum Machine Learning 量子ノイズは量子機械学習を劣化させると期待されるが、適度なノイズがテスト誤差を減らす現象は、弱いノイズの誤差蓄積や強いノイズの訓練可能性崩壊では説明できない。本研究では統計的学習理論を開発する。	Ziyu Zhang, Zikang Jia, Xiaosong L	trainabilityqml	2026	2608.24229
収集	バリショナル量子固有値ソルバーにおけるバーンプレートーからSPSA最適化へ From Barren Plateaus to SPSA Optimization in Variational Quantum Eigensolvers バーンプレートー現象により勾配が指数的に消失し、VQEsの学習が困難となる。本研究は、幾何学的起源だけでなく最適化ダイナミクスへの影響とSPSA最適化の実用性を分析する。	Zhen Qin	trainability	2026	2608.09810
収集	ハミルトニアンシミュレーションの量子計算リソースに対する分子軌道の局在化の影響：水素鎖系のベンチマーク研究 Impact of molecular orbital localization on quantum computational resources for Hamiltonian simulation: A benchmark study of hydrogen chain systems 1次元水素鎖系において、ハートリー・フォック軌道やハミルトニアン切り捨てがトロター分解に基づくハミルトニアンシミュレーションの計算コストに与える影響を検討した。	Kenji Sugisaki, Yuhei Tachi, Masay	trainabilityhamiltonian-simulation	2026	2608.04481
収集	動的リー代数では浅いQAOAを記述できない：凹凸地形、枯れ平板、そして経験的困難モデル Dynamical Lie Algebras Cannot Describe Shallow QAOA: Cragged Terrains, Barren Plateaus, and Empirical Hardness Models 浅い回路、特に定数深さのQAOAにおいて、動的リー代数理論の予測が大幅に破綻することを示す。	Harrison Copp, Charlton Li, Anžej	trainability	2026	2608.04252
収集	カードを積む：積層LCUにおける調整可能な学習容易性 Stacking the Deck: Tunable Trainability in Stacked LCUs 近距離量子計算における変分量子回路の学習容易性と量子優位性の両立を探る。	Nikhil Khatri, Stefan Zohren, Gabr	trainability	2026	2607.24686
収集	スケーラブルな量子機械学習：訓練可能性、表現力および効率 Scalable Quantum Machine Learning: Trainability, Expressivity and Efficiency 量子機械学習のスケーラビリティ課題に対し、k粒子フェルミオニックアーキテクチャ「ユニタリブリックウォール」を提案。 barren plateausや計算コストを低減する。	Iordanis Kerenidis	trainability	2026	2607.24014
収集	光量子回路の学習可能性 The trainability of photonic quantum circuits 変分量子アルゴリズムの拡張性制限要因である荒れた平坦地帯を調査し、受動線形光学回路の学習可能性とサンプル分散の枠組みを提示する。解説記事 →	Alexander Makarovskiy, Adam Taylor	trainability	2026	2607.21544
収集	深層パラメータ化量子回路に対する慎重な楽観論 Cautious optimism for deep parameterized quantum circuits 量子機械学習における深層パラメータ化量子回路のパフォーマンススケーリング行動を解明する。未知データに対する性能が可訓練パラメータ数増加とともにどう変化するか分析し、一般化保証について考察する。	Marie Kempkes, Elies Gil-Fuster, C	trainability	2026	2607.21409
収集	エンタングルメント幾何学が回路カッティング、古典的困難性、学習可能性を分離する Entanglement geometry separates circuit cutting, classical hardness, and trainability 回路カッティングのオーバーヘッド、古典的困難性、学習可能性はエンタングルメント幾何学によって強く制約される。	Maria Gragera Garces, Sabina Drăgo	trainability	2026	2607.17872
収集	二次元の対向量子回路アンザッツの表現性と学習性 Expressibility and trainability of a two-dimensional pairwise quantum-circuit ansatz 量子ハードウェアの発展に伴い、従来は1次元的だったエンタングルメント設計が2次元ネイティブ接続へ移行している。本研究では、そのような2次元対向量子回路アンザッツの表現性と学習性を解析する。	Shuai Zhang, Wei Liu, Ji-Chong Yan	trainability	2026	2607.12996
収集	タスク適合対称性によるバリンプレートーの克服 Defeating Barren Plateaus with Task-Aligned Symmetry 量子再帰型ニューラルネットワークのトレーニングにおける勾配消失問題を解決するため、タスク適合対称性が重要であることを示した。	Ruipeng Xing, Yanan Li, Zhen Shang	trainability	2026	2607.12100
収集	ゼロショット量子学習と barren-plateau 緩和のためのリー代数的部分空間量子化 Lie-Algebraic Subspace Quantization for Zero-Shot Quantum Learning and Barren-Plateau Mitigation 量子パラメータの最適化なしに古典モデルから量子回路へパラメータを転送する解析的枠組みを提示し、scarcity の克服を目指す。	Yuhan Yao, Yoshihiko Hasegawa	trainability	2026	2607.11174
収集	安価な勾配が失敗する場合：量子分類器攻撃の測定コスト When cheap gradients fail: the measurement cost of attacking quantum classifiers 有限の量子測定統計（ショットノイズ）が、勾配に基づくテスト時攻撃に対する防御となることを示す。	Bacui Li, Chandra Thapa, Tansu Alp	trainability	2026	2607.11095
収集	一次元の表現力-訓練可能性のトレードオフの打破 Breaking the One-Dimensional Expressibility-Trainability Tradeoff 表現力とエンタングルメント増大が barren plateau を誘因するとの一元的なトレードオフ仮説を否定し、このジレンマが解消されることを示す。	Kyoungho Cho, Yu-Seong Jeon, Jinhy	trainability	2026	2607.04598
収集	分散正則化によるパラメータ化回路不要の量子回帰 Parametrized-circuit-free quantum regression with variance regularization 変分量子アルゴリズムの学習コストを低減するため、分散正則化を用いたパラメータ化回路不要の量子回帰手法を提案する。	Yerassyl Balkybek, Andrey Kardashi	trainability	2026	2607.02696
収集	変分量子アルゴリズムにおけるクルロフ・リー代数：表現力と学習可能性に関する幾何学的・深さ依存の洞察 Krylov-Lie Algebras for Variational Quantum Algorithms: Geometric, Depth-Aware Insights into Expressivity and Trainability 既存の理論を基盤に、VQAの損失関数の病理学的現象に対し、クルロフ代数を用いた幾何学的・深さ依存の新しい洞察を提供する。	Anžej Margeta-Cacace	trainability	2026	2607.02626
収集	完全グラフにおけるQAOA-MaxCutの動的リー代数 The Dynamical Lie Algebra of QAOA-MaxCut on the Complete Graph 完全グラフのQAOA-MaxCut問題に対応する動的リー代数の解析解を示し、損失関数の分散が量子ビット数に線形比例することを明らかにした。	Jonathan Allcock, Pei Yuan, Shengy	trainability	2026	2607.00945
収集	表現能力-訓練可能性のパラドックスを超えて：量子機械学習におけるバーンアウト・プレートをナビゲートするための動的リー代数の視点 Beyond the Expressivity-Trainability Paradox: A Dynamical Lie Algebra Perspective on Navigating Barren Plateaus in Quantum Machine Learning 古典的統計学習理論の仮定に挑戦するQMLのボトルネックを、動的リー代数の観点から解析する。	Kung-Ming Lan, Edward Huang	trainability	2026	2606.31536

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