論文の概要: Quantum Machine Learning: Unveiling Trends, Impacts through Bibliometric Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07726v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 13:18:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:24:22.456349
• Title: Quantum Machine Learning: Unveiling Trends, Impacts through Bibliometric Analysis
• Title（参考訳）: 量子機械学習 - ビブリオメトリック分析によるトレンドの解明と影響
• Authors: Riya Bansal, Nikhil Kumar Rajput,
• Abstract要約: 量子機械学習(Quantum Machine Learning、QML)は、量子コンピューティングと機械学習の2つの革命的な分野の交差点である。 本研究は,2000年から2023年までのQMLに関連する科学的情報の総合的文献計測分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License:
• Abstract: Quantum Machine Learning (QML) is the intersection of two revolutionary fields: quantum computing and machine learning. It promises to unlock unparalleled capabilities in data analysis, model building, and problem-solving by harnessing the unique properties of quantum mechanics. This research endeavors to conduct a comprehensive bibliometric analysis of scientific information pertaining to QML covering the period from 2000 to 2023. An extensive dataset comprising 9493 scholarly works is meticulously examined to unveil notable trends, impact factors, and funding patterns within the domain. Additionally, the study employs bibliometric mapping techniques to visually illustrate the network relationships among key countries, institutions, authors, patent citations and significant keywords in QML research. The analysis reveals a consistent growth in publications over the examined period. The findings highlight the United States and China as prominent contributors, exhibiting substantial publication and citation metrics. Notably, the study concludes that QML, as a research subject, is currently in a formative stage, characterized by robust scholarly activity and ongoing development.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(Quantum Machine Learning、QML)は、量子コンピューティングと機械学習の2つの革命的な分野の交差点である。 データ解析、モデル構築、問題解決において、量子力学のユニークな性質を活用することで、非並列的な機能を解き放つことを約束している。 本研究は,2000年から2023年までのQMLに関連する科学的情報の総合的文献計測分析を行う。 9493の学術論文からなる広範囲なデータセットを精査し、ドメイン内の顕著な傾向、影響要因、資金調達パターンを明らかにする。 さらに、本研究では、主要な国、機関、著者、特許引用、QML研究における重要なキーワード間のネットワーク関係を視覚的に説明するために、バイオロメトリマッピング技術を用いている。 この分析は、調査期間中に出版物が一貫した成長を見せている。 この発見は、アメリカと中国を顕著な貢献者として強調し、かなりの出版と引用の指標を示した。 この研究は、研究対象として、QMLは現在、堅牢な学術活動と継続的な発展を特徴とする形式的な段階にあると結論付けている。

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