論文の概要: Can Quantum Computing Improve Uniform Random Sampling of Large Configuration Spaces? (Preprint)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14703v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 08:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 15:09:39.019375
• Title: Can Quantum Computing Improve Uniform Random Sampling of Large Configuration Spaces? (Preprint)
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングは大規模な構成空間の一様ランダムサンプリングを改善するか? (プレプリント)
• Authors: Joshua Ammermann, Tim Bittner, Domenik Eichhorn, Ina Schaefer, Christoph Seidl
• Abstract要約: 重ね合わせで構成空間全体をエンコードし、1つのランダムサンプルを測定する手法を提案する。 本手法は,複数のサンプルに対して一様性を示すとともに,異なる特徴モデルのスケールについて検討する。 我々は、現在および将来の量子ハードウェアに関する一様ランダムサンプリングのための量子コンピューティングの可能性と限界について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6328654683941126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A software product line models the variability of highly configurable systems. Complete exploration of all valid configurations (the configuration space) is infeasible as it grows exponentially with the number of features in the worst case. In practice, few representative configurations are sampled instead, which may be used for software testing or hardware verification. Pseudo-randomness of modern computers introduces statistical bias into these samples. Quantum computing enables truly random, uniform configuration sampling based on inherently random quantum physical effects. We propose a method to encode the entire configuration space in a superposition and then measure one random sample. We show the method's uniformity over multiple samples and investigate its scale for different feature models. We discuss the possibilities and limitations of quantum computing for uniform random sampling regarding current and future quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア製品ラインは、高度に構成可能なシステムの変数をモデル化する。 すべての有効な構成(設定スペース)の完全な探索は、最悪の場合の機能数で指数関数的に成長すると実現不可能である。 実際には,ソフトウェアテストやハードウェア検証に使用可能な,代表的な構成のサンプルがほとんどない。 現代のコンピュータの擬似ランダム性は、これらのサンプルに統計的バイアスをもたらす。 量子コンピューティングは、本質的にランダムな量子物理効果に基づく、真のランダムで均一な構成サンプリングを可能にする。 重ね合わせで構成空間全体を符号化し、1つのランダムなサンプルを測定する手法を提案する。 本手法は,複数のサンプルに対する一様性を示し,そのスケールを異なる特徴モデルで検討する。 我々は、現在および将来の量子ハードウェアに関する一様ランダムサンプリングのための量子コンピューティングの可能性と限界について論じる。

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