論文の概要: Test Case Minimization with Quantum Annealers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05505v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 11:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 14:41:05.685301
• Title: Test Case Minimization with Quantum Annealers
• Title（参考訳）: 量子アニールを用いたテストケース最小化
• Authors: Xinyi Wang (1), Asmar Muqeet (1), Tao Yue (1), Shaukat Ali (1 and 2), Paolo Arcaini (3) ((1) Simula Research Laboratory Oslo Norway, (2) Oslo Metropolitan University Oslo Norway, (3) National Institute of Informatics Tokyo Japan)
• Abstract要約: 理論的には、量子アニールは古典的コンピュータより優れている。 小型、すなわち量子ビットが限られている(量子ビット) テストケース(TCM)をQAで解くための最初の取り組みであるBootQAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum annealers are specialized quantum computers for solving combinatorial optimization problems using special characteristics of quantum computing (QC), such as superposition, entanglement, and quantum tunneling. Theoretically, quantum annealers can outperform classical computers. However, the currently available quantum annealers are small-scale, i.e., they have limited quantum bits (qubits); hence, they currently cannot demonstrate the quantum advantage. Nonetheless, research is warranted to develop novel mechanisms to formulate combinatorial optimization problems for quantum annealing (QA). However, solving combinatorial problems with QA in software engineering remains unexplored. Toward this end, we propose BootQA, the very first effort at solving the test case minimization (TCM) problem with QA. In BootQA, we provide a novel formulation of TCM for QA, followed by devising a mechanism to incorporate bootstrap sampling to QA to optimize the use of qubits. We also implemented our TCM formulation in three other optimization processes: classical simulated annealing (SA), QA without problem decomposition, and QA with an existing D-Wave problem decomposition strategy, and conducted an empirical evaluation with three real-world TCM datasets. Results show that BootQA outperforms QA without problem decomposition and QA with the existing decomposition strategy in terms of effectiveness. Moreover, BootQA's effectiveness is similar to SA. Finally, BootQA has higher efficiency in terms of time when solving large TCM problems than the other three optimization processes.
• Abstract（参考訳）: 量子アニール(quantum annealers)は、量子コンピューティング(QC)の特殊特性(重ね合わせ、絡み合い、量子トンネル)を用いて組合せ最適化問題を解決する特殊な量子コンピュータである。 理論的には、量子アニールは古典的コンピュータより優れている。 しかし、現在利用可能な量子異方体は小規模であり、量子ビット(量子ビット)が限られているため、量子上の優位性を示すことはできない。 しかしながら、量子アニール(QA)の組合せ最適化問題を定式化するための新しいメカニズムの開発が保証されている。 しかし、ソフトウェア工学におけるQAと組み合わせた問題の解決は未だ未定である。 この目的のために,テストケース最小化(TCM)問題をQAで解くための最初の取り組みであるBootQAを提案する。 BootQAでは、QAのためのTCMの新たな定式化と、QAにブートストラップサンプリングを組み込んでキュービットの使用を最適化するメカニズムの開発を行っている。 また,既存のD-Wave問題分解戦略を用いて,従来のシミュレーションアニール(SA),QAのないQA,QAの3つの最適化プロセスにTCMの定式化を実装し,実世界のTCMデータセットを用いて実験的な評価を行った。 その結果,BootQAは問題を分解せずにQAを上回り,既存の分解戦略ではQAは有効であることがわかった。 さらに、BootQAの有効性はSAと似ている。 最後に、BootQAは、他の3つの最適化プロセスよりも大きなTCM問題を解決する際の時間的効率が高い。

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