論文の概要: Q-BEAST: A Practical Course on Experimental Evaluation and Characterization of Quantum Computing Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14084v1
- Date: Wed, 13 Aug 2025 08:02:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.169963
- Title: Q-BEAST: A Practical Course on Experimental Evaluation and Characterization of Quantum Computing Systems
- Title（参考訳）: Q-BEAST:量子コンピューティングシステムの実験的評価と評価の実践コース
- Authors: Minh Chung, Yaknan Gambo, Burak Mete, Xiao-Ting Michelle To, Florian Krötz, Korbinian Staudacher, Martin Letras, Xiaolong Deng, Mounika Vavilala, Amir Raoofy, Jorge Echavarria, Luigi Iapichino, Laura Schulz, Josef Weidendorfer, Martin Schulz,
- Abstract要約: 量子コンピューティングは、様々なアプリケーションドメインに影響を及ぼす変革的な技術であると約束する。
Q-BEASTは、量子コンピューティングシステムの実験的解析において構造化されたトレーニングを提供するために設計された実践的なコースである。
学生は、実際の量子技術の利点と限界を評価する経験を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5641352640042216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing (QC) promises to be a transformative technology with impact on various application domains, such as optimization, cryptography, and material science. However, the technology has a sharp learning curve, and practical evaluation and characterization of quantum systems remains complex and challenging, particularly for students and newcomers from computer science to the field of quantum computing. To address this educational gap, we introduce Q-BEAST, a practical course designed to provide structured training in the experimental analysis of quantum computing systems. Q-BEAST offers a curriculum that combines foundational concepts in quantum computing with practical methodologies and use cases for benchmarking and performance evaluation on actual quantum systems. Through theoretical instruction and hands-on experimentation, students gain experience in assessing the advantages and limitations of real quantum technologies. With that, Q-BEAST supports the education of a future generation of quantum computing users and developers. Furthermore, it also explicitly promotes a deeper integration of High Performance Computing (HPC) and QC in research and education.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング(QC)は、最適化、暗号、物質科学など、さまざまなアプリケーション領域に影響を与える変革的技術である。
しかし、この技術は鋭い学習曲線を持ち、特にコンピュータ科学から量子コンピューティングの分野への学生や新参者にとって、量子システムの実用的評価と評価は複雑で難しいままである。
そこで本研究では,量子コンピューティングシステムの実験解析において,構造化学習を提供するための実践コースであるQ-BEASTを紹介する。
Q-BEASTは、量子コンピューティングの基本概念を実践的な方法論と組み合わせたカリキュラムを提供し、実際の量子システム上でのベンチマークと性能評価のためのユースケースを提供する。
理論的な指導とハンズオン実験を通じて、学生は実量子技術の利点と限界を評価する経験を得る。
これにより、Q-BEASTは将来の量子コンピューティングユーザーと開発者の教育をサポートする。
さらに、研究と教育において、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)とQCのより深い統合を促進する。
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