論文の概要: Implicit Test Oracles for Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14076v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 09:09:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 03:44:25.336805
• Title: Implicit Test Oracles for Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングのためのインプシットテストオラクル
• Authors: William B. Langdon,
• Abstract要約: ソフトウェアエンジニアリングでは、暗黙のオラクルは、テストクラッシュ中のソフトウェアのような、普遍的に望ましくない振る舞いを自動的にチェックします。 我々は、全ての量子コンピューティングが持たなければならない4つの特性を提案し、量子回路と量子プログラムのシミュレータの自動、ランダム、ファズテストのための暗黙のテスト託として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Testing can be key to software quality assurance. Automated verification may increase throughput and reduce human fallibility errors. Test scripts supply inputs, run programs and check their outputs mechanically using test oracles. In software engineering implicit oracles automatically check for universally undesirable behaviour, such as the software under test crashing. We propose 4 properties (probability distributions, fixed qubit width, reversibility and entropy conservation) which all quantum computing must have and suggest they could be implicit test oracles for automatic, random, or fuzz testing of quantum circuits and simulators of quantum programs.
• Abstract（参考訳）: テストはソフトウェアの品質保証の鍵となる。 自動検証はスループットを高め、人間の誤り率を減少させる。 テストスクリプトは入力を供給し、プログラムを実行し、テストオラクルを使用して出力を機械的にチェックする。 ソフトウェアエンジニアリングでは、暗黙のオラクルは、テストクラッシュ中のソフトウェアのような、普遍的に望ましくない振る舞いを自動的にチェックします。 我々は、全ての量子コンピューティングが持つべき4つの特性(確率分布、固定量子ビット幅、可逆性、エントロピー保存)を提案し、量子回路と量子プログラムのシミュレータの自動、ランダム、ファズテストのための暗黙のテストオラクルである可能性を示唆する。

関連論文リスト

• The curse of random quantum data [62.24825255497622]
  量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。 量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。 この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T12:18:07Z)
• Automated flakiness detection in quantum software bug reports [5.592360872268223]
  量子ソフトウェアのバグレポートにおいて、フレキなテストの自動検出の課題と潜在的な解決策を概説する。 我々は、量子ソフトウェアにおけるフレキネスの認識を高め、この新たな課題を解決するために、ソフトウェアエンジニアリングコミュニティが協力して働くことを奨励することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T20:42:20Z)
• Quantum dimension witness with a single repeated operation [0.0]
  本稿では,遅延法における1つの繰り返し演算を用いて,量子系の次元の単純なヌル検定を行う。 このテストは、プログラムされたゲートを持つ現在の実現可能な量子技術に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T07:42:15Z)
• Mitigating Noise in Quantum Software Testing Using Machine Learning [9.296542004383115]
  本稿では,量子プログラムのテスト結果に対するノイズ効果を軽減するためのノイズ認識手法を提案する。 QOINは機械学習技術を用いて量子コンピュータのノイズ効果を学び、量子プログラムの出力からフィルタリングする。 その結果、QOINはノイズモデルの大部分に対して80%以上のノイズ効果を低減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T14:51:19Z)
• quAssert: Automatic Generation of Quantum Assertions [5.263910852465185]
  本稿では,量子回路の静的解析とランダムサンプリングに基づく量子アサーションの自動生成と配置を提案する。 純粋古典状態、重ね合わせ状態、および絡み合った状態などの量子回路の特別な性質を統計的手法を用いて明らかにする。 量子ベンチマークを用いた誤り検出において生成したアサーションの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T18:49:14Z)
• TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine learning framework [59.07246314484875]
  TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。 古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。 量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T09:35:05Z)
• Validation tests of GBS quantum computers give evidence for quantum advantage with a decoherent target [62.997667081978825]
  複数モードデータの検証に指紋としてグループカウント確率の正P位相空間シミュレーションを用いる。 偽データを解き放つ方法を示し、これを古典的なカウントアルゴリズムに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-07T12:00:45Z)
• Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid System [56.39703478198019]
  IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。 我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。 その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T21:54:28Z)
• A Quantum Algorithm for Computing All Diagnoses of a Switching Circuit [73.70667578066775]
  ほとんどの人造システム、特にコンピュータは決定論的に機能する。 本稿では、量子物理学が確率法則に従うときの直観的なアプローチである量子情報理論による接続を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-08T17:55:30Z)
• Twist: Sound Reasoning for Purity and Entanglement in Quantum Programs [11.927438817889044]
  純度を推論する型システムを備えた最初の言語であるTwistを提示する。 我々はTwistの型システムとシミュレーションにおける量子プログラムのベンチマークスイートの解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T18:46:08Z)
• Machine learning transfer efficiencies for noisy quantum walks [62.997667081978825]
  グラフ型と量子系コヒーレンスの両方の要件を見つけるプロセスは自動化可能であることを示す。 この自動化は、特定のタイプの畳み込みニューラルネットワークを使用して、どのネットワークで、どのコヒーレンス要求の量子優位性が可能かを学習する。 我々の結果は、量子実験における利点の実証と、科学的研究と発見の自動化への道を開くために重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-15T18:36:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。