論文の概要: Taxonomy of migration scenarios for Qiskit refactoring using LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07135v1
- Date: Sun, 08 Jun 2025 13:28:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.684565
- Title: Taxonomy of migration scenarios for Qiskit refactoring using LLMs
- Title（参考訳）: LLMを用いたQiskitリファクタリングにおけるマイグレーションシナリオの分類
- Authors: José Manuel Suárez, Luís Mariano Bibbó, Joaquín Bogado, Alejandro Fernandez,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、古典的なソフトウェア開発において価値のあるツールであることが証明されているが、量子ソフトウェア工学における彼らの価値はまだ明らかにされていない。
この研究は、異なるQiskitバージョン間のマイグレーションシナリオのニーズを分類するためにLLMを使用する。
Qiskitの課題を体系的に分類することで、統合分類は、AI支援マイグレーションに関する将来の研究の基盤となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.71511919246829
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: As quantum computing advances, quantum programming libraries' heterogeneity and steady evolution create new challenges for software developers. Frequent updates in software libraries break working code that needs to be refactored, thus adding complexity to an already complex landscape. These refactoring challenges are, in many cases, fundamentally different from those known in classical software engineering due to the nature of quantum computing software. This study addresses these challenges by developing a taxonomy of quantum circuit's refactoring problems, providing a structured framework to analyze and compare different refactoring approaches. Large Language Models (LLMs) have proven valuable tools for classic software development, yet their value in quantum software engineering remains unexplored. This study uses LLMs to categorize refactoring needs in migration scenarios between different Qiskit versions. Qiskit documentation and release notes were scrutinized to create an initial taxonomy of refactoring required for migrating between Qiskit releases. Two taxonomies were produced: one by expert developers and one by an LLM. These taxonomies were compared, analyzing differences and similarities, and were integrated into a unified taxonomy that reflects the findings of both methods. By systematically categorizing refactoring challenges in Qiskit, the unified taxonomy is a foundation for future research on AI-assisted migration while enabling a more rigorous evaluation of automated refactoring techniques. Additionally, this work contributes to quantum software engineering (QSE) by enhancing software development workflows, improving language compatibility, and promoting best practices in quantum programming.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングが進むにつれて、量子プログラミングライブラリの不均一性と安定した進化が、ソフトウェア開発者にとって新たな課題を生み出します。
ソフトウェアライブラリの頻繁な更新は、リファクタリングが必要な動作コードを壊し、既に複雑な状況に複雑さを増す。
これらのリファクタリングの課題は、多くの場合、量子コンピューティングソフトウェアの性質から古典的なソフトウェア工学で知られているものと根本的に異なる。
本研究では、量子回路のリファクタリング問題の分類法を開発し、異なるリファクタリングアプローチを分析し比較するための構造化されたフレームワークを提供することにより、これらの課題に対処する。
大規模言語モデル(LLM)は、古典的なソフトウェア開発において価値のあるツールであることが証明されているが、量子ソフトウェア工学における彼らの価値はまだ明らかにされていない。
この研究は、異なるQiskitバージョン間の移行シナリオにおけるリファクタリングのニーズを分類するためにLLMを使用する。
Qiskitのドキュメントとリリースノートは、Qiskitリリース間の移行に必要なリファクタリングの初期分類を作成するために精査された。
2つの分類体系が作られ、1つは専門家によるもので、もう1つはLSMによるものである。
これらの分類は相違や類似性を解析して比較され、両手法の発見を反映した統一された分類学に統合された。
Qiskitにおけるリファクタリングの課題を体系的に分類することで、統合分類はAIによるマイグレーションに関する将来の研究の基盤となり、自動リファクタリングテクニックのより厳密な評価を可能にします。
さらに、この研究は、ソフトウェア開発ワークフローを強化し、言語互換性を改善し、量子プログラミングのベストプラクティスを促進することで、量子ソフトウェア工学(QSE)に貢献している。
関連論文リスト
- Discrete Tokenization for Multimodal LLMs: A Comprehensive Survey [69.45421620616486]
本研究は、大規模言語モデル(LLM)用に設計された離散トークン化手法の最初の構造的分類と解析である。
古典的および近代的なパラダイムにまたがる8つの代表的なVQ変種を分類し、アルゴリズムの原理を分析し、力学を訓練し、LLMパイプラインとの統合に挑戦する。
コードブックの崩壊、不安定な勾配推定、モダリティ固有の符号化制約など、重要な課題を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-21T10:52:14Z) - Is Quantization a Deal-breaker? Empirical Insights from Large Code Models [7.182449176083625]
我々は、広く使われている2つのコードモデル、CodeLlamaとDeepSeekCoderにActivation-Aware Weight Quantization (AWQ)を適用し、JavaとPythonコードを生成する。
この結果から,量子化は機能的正当性を保持するだけでなく,開発者が求める重要な定性的なコード属性も保持する,堅牢な手法であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-13T14:58:19Z) - Automatic Qiskit Code Refactoring Using Large Language Models [39.71511919246829]
大規模言語モデル(LLM)を用いたQiskit符号の新しい手法を提案する。
まず、公式のQiskitドキュメントのさまざまなソースから、マイグレーションシナリオの分類を抽出することから始めます。
この分類法は、元のPythonソースコードとともに、LLMへの入力として提供され、コード内の移行シナリオのインスタンスを識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-17T14:00:48Z) - Quantum Program Linting with LLMs: Emerging Results from a Comparative Study [5.062046608347911]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-07T15:51:31Z) - Build Code Needs Maintenance Too: A Study on Refactoring and Technical Debt in Build Systems [2.189169499230464]
現代のソフトウェアエンジニアリングでは、ビルドシステムはソースコードをソフトウェアアーティファクトに変換する上で重要な役割を担います。
最近の研究では、ビルド失敗のハイレベルな原因を調査しているが、ビルドファイルの構造的特性を概ね見落としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-02T17:07:38Z) - Challenges in Testing Large Language Model Based Software: A Faceted Taxonomy [14.041979999979166]
LLM(Large Language Models)とMulti-Agent LLM(MALLMs)は、従来の機械学習ソフトウェアとは異なり、非決定性を導入している。
本稿では, LLMテストケース設計の分類について, 研究文献, 経験, 実践状況を表すオープンソースツールの両面から報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-01T13:15:56Z) - Automated Refactoring of Non-Idiomatic Python Code: A Differentiated Replication with LLMs [54.309127753635366]
本研究は, GPT-4の有効性について検討し, 慣用行動の推奨と示唆について検討した。
この結果から,従来は複雑なコード解析に基づくレコメンデータの実装が求められていた,LCMの課題達成の可能性が浮き彫りになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-28T15:41:54Z) - Deciphering Refactoring Branch Dynamics in Modern Code Review: An Empirical Study on Qt [5.516979718589074]
本研究の目的は,Refactorブランチの変更に対するレビュープロセスの理解と,このブランチのコードをレビューする場合の開発者が何に関心を持っているかを明らかにすることである。
リファクタリングブランチからのレビューは、コードレビューの観点で解決する時間が非常に少なくなっています。
さらに、開発者意図のドキュメンテーションは、他のブランチと比べて、Refactorブランチ内では特に少ない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T01:18:56Z) - SIaM: Self-Improving Code-Assisted Mathematical Reasoning of Large Language Models [54.78329741186446]
本稿では,コードに基づく批判モデルを用いて,質問コードデータ構築,品質管理,補完的評価などのステップをガイドする新しいパラダイムを提案する。
英語と中国語におけるドメイン内ベンチマークとドメイン外ベンチマークの両方の実験は、提案したパラダイムの有効性を実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-28T06:33:03Z) - What's Wrong with Your Code Generated by Large Language Models? An Extensive Study [80.18342600996601]
大規模言語モデル(LLM)は、標準解に比べて短いがより複雑なコードを生成する。
3つのカテゴリと12のサブカテゴリを含む誤ったコードに対するバグの分類を開発し、一般的なバグタイプに対する根本原因を分析する。
そこで本研究では,LLMがバグタイプやコンパイラフィードバックに基づいて生成したコードを批判し,修正することのできる,自己批判を導入した新たな学習自由反復手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-08T17:27:17Z) - Quantum Computing Enhanced Service Ecosystem for Simulation in Manufacturing [56.61654656648898]
本稿では,製造シミュレーションのための量子コンピューティングによるサービスエコシステムの枠組みを提案する。
我々は,これらの新しい計算パラダイムを定量的に評価することを目的とした2つの高価値ユースケースを分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-19T11:04:14Z) - Many-Objective Software Remodularization using NSGA-III [17.487053547108516]
NSGA-IIIを用いた多目的探索手法を提案する。
このプロセスは、パッケージの構造を改善し、変更数を最小化し、セマンティクスの一貫性を保ち、変更の歴史を再利用する最適な再モジュール化ソリューションを見つけることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-13T18:34:15Z)
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。