論文の概要: Visual Analytics of Performance of Quantum Computing Systems and Circuit Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06159v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 02:09:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 19:20:45.971544
• Title: Visual Analytics of Performance of Quantum Computing Systems and Circuit Optimization
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングシステムの性能解析と回路最適化
• Authors: Junghoon Chae, Chad A. Steed, Travis S. Humble,
• Abstract要約: 本稿では,量子デバイスの性能特性の解析と量子回路最適化のための視覚解析手法について述べる。 我々のアプローチは、量子デバイスの性能データにおける空間的パターンと時間的パターンを探索することを可能にする。 個々の量子ビットを特徴付ける誤差特性の詳細な解析もサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23213238782019316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Driven by potential exponential speedups in business, security, and scientific scenarios, interest in quantum computing is surging. This interest feeds the development of quantum computing hardware, but several challenges arise in optimizing application performance for hardware metrics (e.g., qubit coherence and gate fidelity). In this work, we describe a visual analytics approach for analyzing the performance properties of quantum devices and quantum circuit optimization. Our approach allows users to explore spatial and temporal patterns in quantum device performance data and it computes similarities and variances in key performance metrics. Detailed analysis of the error properties characterizing individual qubits is also supported. We also describe a method for visualizing the optimization of quantum circuits. The resulting visualization tool allows researchers to design more efficient quantum algorithms and applications by increasing the interpretability of quantum computations.
• Abstract（参考訳）: ビジネス、セキュリティ、科学シナリオにおける指数関数的なスピードアップによって駆動される量子コンピューティングへの関心は急増している。 これは量子コンピューティングハードウェアの開発に影響を及ぼすが、ハードウェアメトリクス(例えば、量子ビットコヒーレンスとゲートフィリティ)のアプリケーションパフォーマンスを最適化する際のいくつかの課題が生じる。 本研究では,量子デバイスの性能特性と量子回路最適化を視覚的に解析する手法について述べる。 提案手法では,量子デバイスの性能データにおける空間的パターンと時間的パターンを探索し,重要なパフォーマンス指標の類似性やばらつきを計算できる。 個々の量子ビットを特徴付ける誤差特性の詳細な解析もサポートする。 また,量子回路の最適化を可視化する手法についても述べる。 この視覚化ツールにより、研究者は量子計算の解釈可能性を高めて、より効率的な量子アルゴリズムやアプリケーションを設計できる。

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