分散量子機械学習：フェデレーテッド学習とモデル並列アプローチ

本稿では、2つのタイプの分散量子機械学習（DQML）手法、すなわち量子フェデレーテッド学習と量子モデル並列学習を探求します。DQMLにおいて直面する課題、潜在的な解決策を提案し、この急速に進化する分野における今後の研究方向性を強調します。さらに、DQMLの2つのタイプに特化した2つのソリューションを実装し、計算プロセスの信頼性を高めることを目指します。私たちの結果は、現在のノイジー中規模量子時代におけるDQMLの可能性を示しています。