# 論文概要 量子回路学習(QCL)をベースとした、NISQデバイスのためのノイズ緩和量子シミュレーション手法を提案。系の保存電荷と少しの動的情報を学習することで、より深い時間発展回路を近似するような、浅い変分回路を学習するというもの。 # 論文を理解する上で重要な図など <img width="867" height="919" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/8a4fc85c-63fa-414d-9704-908de50662f4" /> <img width="867" height="959" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/bb7e2517-7e89-4528-9735-79e1578276f1" /> <img width="1025" height="589" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/4bcab31f-7c56-49d0-ac73-e800c7990e70" /> <img width="517" height="541" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/d70773a9-5095-48a4-8e57-4a331e96e291" /> # 論文リンク [https://arxiv.org/abs/2604.27648](https://t.co/G9t9Ex5YAq)
論文概要
量子回路学習(QCL)をベースとした、NISQデバイスのためのノイズ緩和量子シミュレーション手法を提案。系の保存電荷と少しの動的情報を学習することで、より深い時間発展回路を近似するような、浅い変分回路を学習するというもの。
論文を理解する上で重要な図など
論文リンク
https://arxiv.org/abs/2604.27648