本論文では、量子ニューラルネットワーク（QNN）が周期関数をどの程度近似できるかをジャクソンの不等式を用いて研究しています。QNNは、量子計算の世界で古典的なニューラルネットワークに類似したもので、訓練可能なパラメータを持つユニタリ行列によって表現されます。著者たちは、QNNが周期関数において数のパラメータを二次的に削減できることを示し、より良い近似結果を得られることを確認しました。また、関数が滑らかであるほど、必要なパラメータ数が少なくなることに着目しています。この研究は、量子学習や数値解析の分野において、QNNの応用範囲を広げる可能性を示唆しています。