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量子コンピュータを用いたシミュレーションでは、量子ビット数の増加とともに「量子状態をどう知るか」という課題が急速に難しくなります。量子状態断層撮影（QST）は本来、未知の量子状態を測定データから再構成する枠組みですが、系が大きくなるほど必要な測定回数や計算コストが膨らみやすいという性質があります。一方、量子誤差緩和（QEM）は、誤り訂正のように量子ビットそのものを保護するのではなく、複数回の回路実行と古典的な後処理によって、測定結果から得られる期待値の精度を高めようとする手法群です。
この二つの技術はしばしば混同されがちですが、性質は大きく異なります。QSTが対象とするのは「状態そのもの」の再構成であるのに対し、QEMが対象とするのは主に「観測量の期待値」の補正です。この違いを踏まえずに両者を組み合わせようとすると、得られた結果が何を意味しているのかという解釈にずれが生じる可能性があります。本記事では、機械学習（ML）を活用したQSTとQEMをどのように統合し、量子シミュレーションに役立てるかについて、技術面と考え方の両面から整理します。
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