論文の概要: Quantum Resource Management in the NISQ Era: Implications and Perspectives from Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05697v1
- Date: Wed, 06 Aug 2025 19:15:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-11 20:39:05.940778
- Title: Quantum Resource Management in the NISQ Era: Implications and Perspectives from Software Engineering
- Title（参考訳）: NISQ時代の量子資源管理:ソフトウェア工学の意義と展望
- Authors: Marcos Guillermo Lammers, Federico Hernán Holik, Alejandro Fernández,
- Abstract要約: NISQデバイスの利用における資源の役割を分析し、量子ソフトウェア工学におけるその意義と意義を明らかにする。
我々は、量子資源推定(QRE)の分野を強化し、スケーラブルで信頼性の高い量子ソフトウェア開発へと進むことを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computers represent a radical technological breakthrough in information processing by leveraging the principles of quantum mechanics to solve highly complex problems beyond the reach of classical systems. However, in the current NISQ era (noisy intermediate-scale quantum devices), the available hardware presents several limitations, such as a limited number of qubits, high error rates, and short coherence times. Efficient management of quantum resources, both physical and logical, is especially relevant in the design and deployment of quantum algorithms. In this paper, we analyze the role of resources in current uses of NISQ devices, identifying their relevance and implications for quantum software engineering. With this contribution, we aim to strengthen the field of Quantum Resource Estimation (QRE) and move toward scalable and reliable quantum software development
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、量子力学の原理を活用し、古典的なシステムの範囲を超えて非常に複雑な問題を解くことで、情報処理における画期的な技術的ブレークスルーを表現している。
しかし、現在のNISQ時代(ノイズの多い中間規模量子デバイス)では、利用可能なハードウェアは、限られた量子ビット数、高いエラー率、短いコヒーレンス時間など、いくつかの制限がある。
量子資源の効率的な管理は、物理と論理の両方において、特に量子アルゴリズムの設計と展開に関係している。
本稿では, NISQデバイスの利用における資源の役割を分析し, 量子ソフトウェア工学におけるその意義と意義を明らかにする。
この貢献により、量子資源推定(QRE)の分野を強化し、スケーラブルで信頼性の高い量子ソフトウェア開発へと進むことを目指している。
関連論文リスト
- Benchmarking fault-tolerant quantum computing hardware via QLOPS [2.0464713282534848]
量子アルゴリズムを実行するためには、低ノイズレベルでスケーラブルな量子ハードウェアを開発することが不可欠である。
様々なハードウェアプラットフォーム向けに、フォールトトレラントな量子コンピューティングスキームが開発されている。
本稿では,FTQC方式の性能評価指標として,QLOPS(Quantum Logical Operations Per Second)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-16T08:31:51Z) - Advances in Machine Learning: Where Can Quantum Techniques Help? [0.0]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングと人工知能の交差点における有望なフロンティアである。
本稿では,従来の機械学習の計算ボトルネックに対処するQMLの可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-11T07:47:47Z) - Q-Fusion: Diffusing Quantum Circuits [2.348041867134616]
本稿では、新しい量子回路を生成するためにLayerDAGフレームワークを利用する拡散型アルゴリズムを提案する。
本結果は,提案モデルが100%有効な量子回路出力を連続的に生成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-29T14:10:10Z) - Quantum Serverless Paradigm and Application Development using the QFaaS Framework [17.398771276317575]
この章では、QFを使った例を使って、サーバレス量子コンピューティングの概念を紹介します。
このフレームワークは、サーバーレスコンピューティングモデルを使用して、量子アプリケーションの開発とデプロイを単純化する。
この章では、QFのデプロイと使用に関する包括的なドキュメンテーションとガイドラインが提供されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T06:12:55Z) - AQM: A Refresh of the Abstract Qubit Model for Quantum Computing Co-design [7.212252950717603]
量子ビットは量子情報科学と応用の構成要素である。
より高度なアルゴリズムとアプリケーションのための数学的フレームワークを提供する抽象量子ビットモデル(AQM)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-17T20:19:17Z) - 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) - Optimal Stochastic Resource Allocation for Distributed Quantum Computing [50.809738453571015]
本稿では,分散量子コンピューティング(DQC)のためのリソース割り当て方式を提案する。
本評価は,提案手法の有効性と,量子コンピュータとオンデマンド量子コンピュータの両立性を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-16T02:37:32Z) - 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) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:32:57Z) - 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)
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。