ノイジー量子回路分類（量子機械学習、誤差軽減）

ノイジーな量子回路の分類は、ノイジーな量子デバイス上で量子機械学習を実行するための重要な技術です。このタスクでは、エラーミティゲーション手法を通じて、実際の量子コンピューティング環境における量子回路の分類精度を向上させることを目指しています。その核心的な目的は、アルゴリズムを開発し最適化することで、量子ノイズが計算結果に与える影響を効果的に軽減し、量子機械学習モデルの堅牢性と信頼性を高めることです。この技術は、量子化学、量子最適化、量子データサイエンスなどの分野で重要な応用価値を持っています。