論文の概要: Quantum-Based Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23674v1
- Date: Thu, 29 May 2025 17:19:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-30 18:14:08.027235
- Title: Quantum-Based Software Engineering
- Title（参考訳）: 量子ベースソフトウェア工学
- Authors: Jianjun Zhao,
- Abstract要約: 本稿では,量子コンピューティングをソフトウェア工学問題に適用するための潜在的研究方向である量子ベースソフトウェア工学(QBSE)を提案する。
我々は、その範囲を概説し、量子ソフトウェア工学(QSE)と区別し、量子最適化、探索、学習技術から恩恵を受ける可能性のある重要な問題タイプを特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0203155038047127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing has demonstrated potential for solving computationally intensive problems more efficiently than classical methods. Many software engineering tasks, such as test case selection, static analysis, code clone detection, and defect prediction, involve complex optimization, search, or classification, making them candidates for quantum enhancement. In this paper, we propose Quantum-Based Software Engineering (QBSE), a potential research direction for applying quantum computing to classical software engineering problems. We outline its scope, clarify its distinction from quantum software engineering (QSE), and identify key problem types that may benefit from quantum optimization, search, and learning techniques. We also summarize existing research efforts that remain fragmented. Finally, we sketch a preliminary research agenda that may help guide the future development of QBSE as a structured and meaningful direction within software engineering.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、古典的手法よりも計算集約的な問題を効率的に解く可能性を示している。
テストケースの選択、静的解析、コードクローンの検出、欠陥予測といった多くのソフトウェアエンジニアリングタスクには、複雑な最適化、探索、分類が含まれており、量子拡張の候補となっている。
本稿では、量子コンピューティングを古典的ソフトウェア工学問題に適用するための潜在的研究方向である量子ベースソフトウェア工学(QBSE)を提案する。
我々は、その範囲を概説し、量子ソフトウェア工学(QSE)と区別し、量子最適化、探索、学習技術から恩恵を受ける可能性のある重要な問題タイプを特定する。
我々はまた、断片化されたままの既存の研究成果を要約する。
最後に、ソフトウェア工学における構造化された有意義な方向性として、QBSEの将来的な開発を導くのに役立つ、予備的な研究課題をスケッチする。
関連論文リスト
- Quantum Software Engineering and Potential of Quantum Computing in Software Engineering Research: A Review [8.626933144631955]
本稿では,ソフトウェア工学研究における量子コンピューティングの役割と,量子ソフトウェア工学の最新展開を概観する。
まず、量子コンピューティングを導入し、その基本的な概念を探求し、ソフトウェア工学における潜在的な応用について議論することから始めます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-13T03:22:36Z) - A Survey on Testing and Analysis of Quantum Software [21.351834312054844]
量子ソフトウェアのテストと分析における技術の現状を幅広く調査する。
量子コンピューティング、ソフトウェア工学、プログラミング言語、形式的手法など、いくつかの研究コミュニティの文献について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-01T13:05:54Z) - A Review of Quantum Scientific Computing Algorithms for Engineering Problems [0.0]
スーパーポジションや絡み合いのような量子現象を活用する量子コンピューティングは、コンピューティング技術における変革的な力として現れつつある。
本稿では,量子力学の基礎概念と,その計算発展への意義を体系的に検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-25T21:40:22Z) - Quantum Software Engineering: Roadmap and Challenges Ahead [11.117076871633165]
この研究では、アクティブな研究者のグループが量子ソフトウェア工学の研究の現状を深く分析している。
この分析から、量子ソフトウェア工学の重要な領域を特定し、今後数年で解決すべき最も関連性の高いオープン課題を決定するために探索する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T08:24:53Z) - 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) - The QUATRO Application Suite: Quantum Computing for Models of Human
Cognition [49.038807589598285]
量子コンピューティング研究のための新しい種類のアプリケーション -- 計算認知モデリング -- をアンロックします。
我々は、認知モデルから量子コンピューティングアプリケーションのコレクションであるQUATROをリリースする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T17:34:53Z) - Quantum Software Engineering Challenges from Developers' Perspective:
Mapping Research Challenges to the Proposed Workflow Model [5.287156503763459]
量子プログラムのソフトウェア工学は2つの方向からアプローチすることができる。
本稿では、量子コンピューティングのワークフローから始め、既存のソフトウェア工学の研究をこのワークフローにマッピングすることでギャップを埋めることを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-02T13:32:31Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z) - From Quantum Graph Computing to Quantum Graph Learning: A Survey [86.8206129053725]
まず、量子力学とグラフ理論の相関関係について、量子コンピュータが有用な解を生成できることを示す。
本稿では,その実践性と適用性について,一般的なグラフ学習手法について概説する。
今後の研究の触媒として期待される量子グラフ学習のスナップショットを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-19T02:56:47Z) - Electronic structure with direct diagonalization on a D-Wave quantum
annealer [62.997667081978825]
本研究は、D-Wave 2000Q量子アニール上の分子電子ハミルトニアン固有値-固有ベクトル問題を解くために、一般量子アニール固有解法(QAE)アルゴリズムを実装した。
そこで本研究では,D-Waveハードウェアを用いた各種分子系における基底および電子励起状態の取得について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-02T22:46:47Z) - An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T14:18:44Z)
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。