論文の概要: Quantum Program Linting with LLMs: Emerging Results from a Comparative Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05204v1
- Date: Mon, 07 Apr 2025 15:51:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 19:56:06.335687
- Title: Quantum Program Linting with LLMs: Emerging Results from a Comparative Study
- Title（参考訳）: 量子プログラムLinging with LLM: Emerging Results from a Comparison Study
- Authors: Seung Yeob Shin, Fabrizio Pastore, Domenico Bianculli,
- Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた量子ソフトウェア開発のための新しいリンティング手法の実現可能性について検討する。
我々はLintQ-LLM(LintQ-LLM)を紹介する。LintQはLintQに匹敵する量子固有問題を検出するためのLintQ-LLMである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.062046608347911
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ensuring the quality of quantum programs is increasingly important; however, traditional static analysis techniques are insufficient due to the unique characteristics of quantum computing. Quantum-specific linting tools, such as LintQ, have been developed to detect quantum-specific programming problems; however, they typically rely on manually crafted analysis queries. The manual effort required to update these tools limits their adaptability to evolving quantum programming practices. To address this challenge, this study investigates the feasibility of employing Large Language Models (LLMs) to develop a novel linting technique for quantum software development and explores potential avenues to advance linting approaches. We introduce LintQ-LLM, an LLM-based linting tool designed to detect quantum-specific problems comparable to those identified by LintQ. Through an empirical comparative study using real-world Qiskit programs, our results show that LintQ-LLM is a viable solution that complements LintQ, with particular strengths in problem localization, explanation clarity, and adaptability potential for emerging quantum programming frameworks, thus providing a basis for further research. Furthermore, this study discusses several research opportunities for developing more advanced, adaptable, and feedback-aware quantum software quality assurance methods by leveraging LLMs.
- Abstract（参考訳）: 量子プログラムの品質の確保はますます重要になっているが、量子コンピューティングのユニークな特徴のため、従来の静的解析技術は不十分である。
LintQのような量子固有のリンティングツールは、量子固有のプログラミング問題を検出するために開発されたが、通常は手作業による分析クエリに依存する。
これらのツールを更新するために必要な手作業は、進化する量子プログラミングプラクティスへの適応性を制限している。
そこで本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた量子ソフトウェア開発のための新しいリンティング技術の実現可能性を検討した。
我々はLintQ-LLM(LintQ-LLM)を紹介する。LintQはLintQに匹敵する量子固有問題を検出するためのLintQ-LLMである。
実世界のQiskitプログラムを用いた実証的な比較研究により、LintQ-LLMはLintQを補完する実行可能なソリューションであり、問題の局所化、説明の明確性、新しい量子プログラミングフレームワークへの適応可能性などにおいて特に優れていることが示され、さらなる研究の基礎となる。
さらに,LLMを活用して,より高度で適応性があり,フィードバックに配慮した量子ソフトウェア品質保証手法を開発するためのいくつかの研究機会について論じる。
関連論文リスト
- Quantum Natural Language Processing: A Comprehensive Review of Models, Methods, and Applications [0.34284444670464664]
量子コンピューティングの原理、アーキテクチャ、計算アプローチに基づいてQNLPモデルを分類することを提案する。
本稿では,この領域の最先端をマッピングすることで,量子が言語にどのように適合するかを調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-14T06:09:26Z) - DeQompile: quantum circuit decompilation using genetic programming for explainable quantum architecture search [1.351147045576948]
本稿では、逆エンジニアリングによる高レベル量子アルゴリズムのための新しい遺伝的プログラミングベースのデコンパイラフレームワークを提案する。
提案されたアプローチは、オープンソースのツールであるDeQompileで実装されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-11T07:23:14Z) - Learning to Measure Quantum Neural Networks [10.617463958884528]
本稿では,量子系の可観測性,特にエルミート行列学習性を実現する新しい手法を提案する。
本手法では,パラメータ化可観測関数を通常の量子回路パラメータとともに学習するエンド・ツー・エンドの微分可能学習フレームワークを特徴とする。
数値シミュレーションにより,提案手法は変動量子回路の観測値の同定が可能であり,その結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-10T02:28:19Z) - Quantum Bayesian Networks for Machine Learning in Oil-Spill Detection [3.9554540293311864]
本稿では、量子ベイズネットワーク(QBN)を用いて、不均衡なデータセットを分類する新しいベイズアプローチを提案する。
量子拡張を古典的な機械学習アーキテクチャに統合するという課題を効果的に解決する。
本研究は, 異常の検出・分類において重要な進歩を示し, より効果的かつ正確な環境モニタリング・管理に寄与している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-24T15:44:26Z) - Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。
この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。
我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-13T12:03:39Z) - Validation of an Analysability Model in Hybrid Quantum Software [0.0]
本提案は,国際共同弁論手法を用いて,ハイブリッドソフトウェアの分析可能性に着目した品質モデルを検証することを目的とする。
このアプローチは、より詳細な分析と検証の方法論を可能にし、量子コンピューティングにおけるソフトウェア品質評価における将来の研究と開発のためのフレームワークを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T08:30:31Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z) - Quantum algorithms: A survey of applications and end-to-end complexities [90.05272647148196]
期待されている量子コンピュータの応用は、科学と産業にまたがる。
本稿では,量子アルゴリズムの応用分野について検討する。
私たちは、各領域における課題と機会を"エンドツーエンド"な方法で概説します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:53:55Z) - Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries [0.0]
本稿では,量子統計クエリモデル内で量子プロセス学習を研究するための最初の学習フレームワークを紹介する。
保証可能な性能保証を伴う任意の量子プロセスに対する効率的なQPSQ学習者を提案する。
この研究は、量子プロセスの学習可能性を理解するための重要なステップであり、セキュリティへの影響に光を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T14:15:20Z) - Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。
我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z) - Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。
本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。
古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
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。