https://www.quemix.com/seminar/20250423 本セミナーでは、 昨今取り上げられることが多い 「半導体」をテーマとして関連した講義およびデモンストレーションを行います。 共催の高度情報科学技術研究機構（RIST）から吉澤香奈子様を、大阪大学...

https://journals.jps.jp/doi/10.7566/JPSJ.94.044802 Quemixの論文が、Journal of the Physical Society of Japanに掲載されました。...

https://link.springer.com/article/10.1007/s11128-025-04697-7 Quemixの黄らの論文が、Quantum Information Processingに掲載されました。...

Quemix、旭化成、東京大学、量子科学技術研究開発機構の研究グループ 世界で初めて量子コンピュータ実機上での、FTQC向けアルゴリズムの実行予測に成功しました。量子・スパコンハイブリッドコンピューティングが量子化学計算分野やMI分野において強力なツールとなることを示しています。

Quemixの研究がJST「経済安全保障重要技術育成プログラム（K Program）」に採択。提案した研究課題は「固体量子センサによる海中磁場計測ネットワーク技術の開発」

量子コンピュータの国際会議「Q2B 2025 Tokyo」開催決定 Quemixは共同主催者およびプラチナスポンサーとして参加 開催期間：5月15日・16日 場所：グランドハイアット東京(六本木)

https://www.quemix.com/seminar/20250225 本セミナーでは、 「有機材料」をテーマとして関連した講義およびデモンストレーションを行います。 共催の高度情報科学技術研究機構（RIST）から吉澤香奈子様をお迎えします。...

https://arxiv.org/abs/2501.07211 Quemixの小杉らは、量子コンピュータ上で第一量子化形式の分子軌道を効率的にエンコードする新しい手法を提案する論文を発表しました。 この論文では古典コンピュータ上で再現度と成功確率を調節する具体的な手順を提...

https://www.quemix.com/seminar/20250123 本セミナーでは、これまでご要望の多かった「セラミックス」をテーマとして関連した講義およびデモンストレーションを行います。また、前回までご好評をいただいていた機械学習関連の内容も取り扱います 。...

Quemixの小杉太一らの論文がPhysical Review Aに掲載されました。 この論文では、局在関数の任意の線形結合を量子ビットに効率的に符号化するための新たな手法を提案しました。

https://q2b.qcware.com/2024-conferences/silicon-valley/ https://www.quemix.com/event/q2b-2024-silicon-valley 当社CEO松下雄一郎の講演：...

2024年11月18日 株式会社Quemix 株式会社テラスカイのグループ会社で、量子コンピュータのアルゴリズム・ソフトウェアの研究開発を行う株式会社Quemix（本社：東京都中央区日本橋　代表：松下 雄一郎、以下 Quemix）は、SCSK株式会社（本社：東京都江東区、代...

https://www.quemix.com/seminar/20241223 本セミナーは、8月から開催されていた全3回予定だった機械学習MDシリーズがご好評につき1回追加して全4回になった、シリーズ最終回となります。...

https://journals.aps.org/prapplied/abstract/10.1103/PhysRevApplied.22.L041001 本論文では、トランスフォーマーデコーダを用いて振幅エンコーディングのための量子回路を生成する新しいアプローチを提案して...

Quemixの黄らは、確率的虚時間発展法（PITEⓇ）を用いた新しい量子アルゴリズムを提案し、線形移流拡散方程式の高精度な解法を実現しました。このアルゴリズムは、対数的なゲート複雑さを持つ量子回路を構築し、1次元および2次元の数値シミュレーションでその有効性を示しました。さらに、

Quloud Version 5.0をリリースいたしました。 https://www.quemix.com/quloud https://www.quemix.com/quloud-info 主な変更点は以下です。 第一原理磁性材料シミュレーター「Quloud-Mag」の追...

クラウド型材料計算プラットフォームQuloudのセミナーです。機械学習MDをテーマに3連続で開催していますが、今回は最終回の高分子編となります。

Q2BでQuemixが行ったケーススタディセッションに関する記事が日経クロステックに掲載

FMQAを適用し、アニーリングマシンで任意のポテンシャルを使った結晶構造探索、最適な原子配列を効率的に発見する可能性。

https://www.quemix.com/seminar/20241002 今回のセミナーでは、機械学習MD電池編と題し、これから材料計算ソフト（RSDFT、OpenMX、PIMD、Quantum ESPRESSO、LAMMPS）を利用に興味のある方や、機械学習MDに関...