# 論文概要 計測学をより広範な特性学習セッティングに拡張するセンシングの枠組み Quantum Signal Learning (QSL)の提案。ショットノイズを真空レベル以下に抑制しつつ、古典信号の多くの特性を同時に推定する量子強化型手法も示した。 # 論文を理解する上で重要な図など <img width="1199" height="586" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/cb844693-352f-42ae-9408-d0a8c2a5cb21" /> <img width="589" height="813" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/c10cbbd7-25b4-4df3-9425-061ce012ed18" /> <img width="594" height="518" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/2365ec6e-2c8e-460f-bf01-b8b7e5fd50b5" /> <img width="594" height="747" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/8e142f45-478b-49c6-9b97-e044654a29e1" /> # 論文リンク [https://arxiv.org/abs/2602.17591](https://t.co/Xr7qYN3u3v)