量子ニューラルネットワーク（QNN）：AIの未来を形作る革新的な技術
量子ニューラルネットワーク（QNN）は、量子コンピューティングと従来のニューラルネットワークを融合させることで、AIの処理能力と効率を飛躍的に向上させ、複雑な問題解決に新たな可能性をもたらす。
大規模多体ハミルトニアンの量子プロセッサ上での対角化：量子サブ空間対角化を用いた基底状態エネルギー推定
本稿では、従来の変分量子アルゴリズムの限界を克服するため、量子サブ空間対角化の一種であるKrylov量子対角化アルゴリズムを用いて、大規模量子多体系の基底状態エネルギーを効率的に推定する手法を提案する。
位相共変量子集団による量子ビットネットワークの有効ダイナミクス
閉じた量子系のサブシステムとして記述される、位相共変性を持つオープン量子系の振る舞いを解析し、その長期的な平均ダイナミクスと、それを特徴付けるパラメータの分布を導出する。
久保-マーティン-シュウィンガー詳細釣り合い条件を用いた効率的な量子ギブスサンプラー
本稿では、久保-マーティン-シュウィンガー（KMS）詳細釣り合い条件を満たす効率的な量子ギブスサンプラーの新しい枠組みを提案する。これは、従来のDavies生成器に基づくアプローチとは異なり、有限個のジャンプ演算子を用いることで、量子コンピュータ上でのシミュレーションを大幅に簡素化し、設計の柔軟性を高めるものである。
量子制御のための最適なゼノドラッギング：アクションベースのスケジューリング最適化によるゼノへのショートカット
本稿では、量子ゼノ効果を利用した新しい量子制御手法である「最適ゼノドラッギング」を提案し、その最適化手法として「ショートカット・トゥ・ゼノ（STZ）」と「CDJ-ポントリャーギン（CDJ-P）」の2つを理論的に展開しています。
量子ビット系における離散時間量子ウォークの実装とスケーラビリティ
本稿では、従来のバイナリ量子系と比較して、より大きな状態空間を利用することで量子ウォークの実行時間を短縮できる、任意の有限次元量子論理における回路実現のための、d次元量子ドメイン（d>2）における初の一次元量子ウォークを紹介する。
ホモロジー測定による耐故障性論理測定
本稿では、CSSスタビライザーコードにおける論理演算子の耐故障測定を実現する新しいフレームワーク「ホモロジー測定」を提案する。
並列クエリ計算量における量子優位性と下限
量子アルゴリズムは、並列クエリモデルにおいて、ランダム化アルゴリズムや決定性アルゴリズムと比較して、計算量に大きな差が生じる可能性があり、これは量子コンピュータが並列処理能力を活用することで真の優位性を示す可能性を示唆している。
量子寿命の広がりが消去に与える追加コスト
量子ドット内の情報の消去には、環境温度に加えて、ソースドレイン電位差とエネルギー準位の寿命広がりが、最小仕事コストに大きく寄与する。
デジタルヘルスにおける量子機械学習の可能性：系統的レビューと現実的な評価
量子機械学習はデジタルヘルスに大きな期待が寄せられているものの、既存の古典的な手法を上回る有効性や効率性を示す確固とした証拠はまだない。
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