論文の概要: Analyzing Quantum Programs with LintQ: A Static Analysis Framework for Qiskit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00718v2
- Date: Thu, 16 May 2024 08:15:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 19:24:19.006802
- Title: Analyzing Quantum Programs with LintQ: A Static Analysis Framework for Qiskit
- Title（参考訳）: LintQによる量子プログラムの解析 - Qiskitの静的解析フレームワーク
- Authors: Matteo Paltenghi, Michael Pradel,
- Abstract要約: 本稿では,量子プログラムのバグを検出するための静的解析フレームワークLintQを提案する。
我々のアプローチは、基礎となる量子コンピューティングプラットフォームを参照することなく、量子コンピューティングの共通概念を推論するために設計された一連の抽象化によって実現されている。
提案手法は,実世界の7,568個のQiskitベースの量子プログラムを新たに収集したデータセットに適用し,LintQが様々なプログラミング問題を効果的に同定することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.351834312054844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As quantum computing is rising in popularity, the amount of quantum programs and the number of developers writing them are increasing rapidly. Unfortunately, writing correct quantum programs is challenging due to various subtle rules developers need to be aware of. Empirical studies show that 40-82% of all bugs in quantum software are specific to the quantum domain. Yet, existing static bug detection frameworks are mostly unaware of quantum-specific concepts, such as circuits, gates, and qubits, and hence miss many bugs. This paper presents LintQ, a comprehensive static analysis framework for detecting bugs in quantum programs. Our approach is enabled by a set of abstractions designed to reason about common concepts in quantum computing without referring to the details of the underlying quantum computing platform. Built on top of these abstractions, LintQ offers an extensible set of ten analyses that detect likely bugs, such as operating on corrupted quantum states, redundant measurements, and incorrect compositions of sub-circuits. We apply the approach to a newly collected dataset of 7,568 real-world Qiskit-based quantum programs, showing that LintQ effectively identifies various programming problems, with a precision of 91.0% in its default configuration with the six best performing analyses. Comparing to a general-purpose linter and two existing quantum-aware techniques shows that almost all problems (92.1%) found by LintQ during our evaluation are missed by prior work. LintQ hence takes an important step toward reliable software in the growing field of quantum computing.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの人気が高まっている中、量子プログラムの量とそれらを記述する開発者の数は急速に増加している。
残念なことに、開発者が認識しなければならない微妙なルールのために、正しい量子プログラムを書くことは難しい。
経験的研究により、量子ソフトウェアのバグの40～82%が量子領域に固有のものであることが示された。
しかし、既存の静的バグ検出フレームワークは、回路、ゲート、キュービットといった量子固有の概念をほとんど知らないため、多くのバグを見逃している。
本稿では,量子プログラムのバグを検出するための静的解析フレームワークLintQを提案する。
我々のアプローチは、基礎となる量子コンピューティングプラットフォームの詳細を参照することなく、量子コンピューティングの一般的な概念を推論するために設計された一連の抽象化によって実現されている。
これらの抽象化の上に構築されたLintQは、破損した量子状態の操作、冗長な測定、サブ回路の不正な構成など、潜在的なバグを検出する10の分析の拡張可能なセットを提供する。
提案手法は,実世界の7,568個のQiskitベースの量子プログラムを新たに収集したデータセットに適用し,LintQが既定構成で91.0%の精度で,最も優れた6つの解析を行うことを示す。
汎用Linterと既存の2つの量子認識技術と比較すると、LintQが評価中に発見したほぼ全ての問題(92.1%)は、先行研究で見逃されている。
そのためLintQは、成長する量子コンピューティング分野において、信頼性の高いソフトウェアに向けて重要な一歩を踏み出した。
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