拡散モデル的AIによる量子誤り緩和：弱測定に基づくノイズ除去フレームワーク
要約
量子コンピュータのデコヒーレンスを弱測定の連続として捉え、AIの拡散モデルを応用してノイズを除去し、元の量子状態を復元する誤り緩和手法を提案した。単一量子ビットや複数量子ビットの分離可能・エンタングル状態、局所情報からの再構成でも検証され、実験的な状況と相性が良い。古典と量子のハイブリッド手法で情報損失を近似的に扱える点に意義がある。
