論文の概要: Traq: Estimating the Quantum Cost of Classical Programs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01508v1
- Date: Mon, 01 Sep 2025 14:28:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.732795
- Title: Traq: Estimating the Quantum Cost of Classical Programs
- Title（参考訳）: Traq: 古典的なプログラムの量子コストを見積もる
- Authors: Anurudh Peduri, Gilles Barthe, Michael Walter,
- Abstract要約: Traqは古典的プログラムの量子スピードアップを推定する原理的なアプローチである。
量子スピードアップに対応可能な高レベルプリミティブ、コスト分析、低レベル量子プログラムへのコンパイルを含む古典的な言語で構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4091903997670245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predicting practical speedups offered by future quantum computers has become a major focus of the quantum computing community. Typically, these predictions are supported by lengthy manual analyses and numerical simulations and are carried out for one specific application at a time. In this paper, we present Traq, a principled approach towards estimating the quantum speedup of classical programs fully automatically and with provable guarantees. It consists of a classical language that includes high-level primitives amenable to quantum speedups, a cost analysis, and a compilation to low-level quantum programs. Our cost analysis upper bounds the complexity of the resulting quantum program in a fine-grained way: it captures non-asymptotic information and is sensitive to the input of the program (rather than providing worst-case costs). We also provide a proof-of-concept implementation and a case study inspired by AND-OR trees.
- Abstract（参考訳）: 将来の量子コンピュータによって提供される実用的なスピードアップを予測することは、量子コンピューティングコミュニティの大きな焦点となっている。
通常、これらの予測は長い手動解析と数値シミュレーションによって支援され、一度に1つの特定のアプリケーションに対して実行される。
本稿では,古典プログラムの量子スピードアップを完全自動かつ証明可能な保証で推定する原理的手法であるTraqを提案する。
量子スピードアップに対応可能な高レベルプリミティブ、コスト分析、低レベル量子プログラムへのコンパイルを含む古典的な言語で構成されている。
我々のコスト分析は、結果の量子プログラムの複雑さをきめ細かな方法で上限付けし、非漸近的な情報をキャプチャし、(最悪のコストを提供するのではなく)プログラムの入力に敏感である。
また、AND-OR木にインスパイアされた概念実証実装とケーススタディも提供する。
関連論文リスト
- Digital quantum simulation of many-body systems: Making the most of intermediate-scale, noisy quantum computers [51.56484100374058]
この論文は量子デバイス上の量子力学をシミュレートすることを中心にしている。
本稿では,量子力学における最も関連性の高い量子アルゴリズムの概要を紹介する。
近い将来に量子シミュレーションの恩恵を受けることができる量子力学における関連する問題を同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-29T10:37:19Z) - Quantum Computer Does Not Need Coherent Quantum Access for Advantage [0.0]
量子スピードアップの大多数は、古典的な情報をコヒーレントな量子的にアクセスできるサブルーチンに依存している。
最適化のための量子勾配降下アルゴリズムを開発し,多種多様な応用を享受する基礎技術である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-04T11:24:28Z) - Benchmarking quantum devices beyond classical capabilities [1.2499537119440245]
量子ボリュームテスト(Quantum Volume test、QV)は、量子コンピュータの性能を評価するために最も広く使用されるベンチマークの1つである。
本稿では,最も可能性の高い結果の直接決定を可能にするQV試験の修正を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-04T18:50:47Z) - On Reducing the Execution Latency of Superconducting Quantum Processors via Quantum Job Scheduling [47.39648643132327]
本稿では,量子資源の利用効率を向上させるために,量子ジョブスケジューリング問題(QJSP)を導入する。
本稿では、回路幅、計測ショット数、量子ジョブの提出時間に関するノイズ対応量子ジョブスケジューラ(NAQJS)を提案する。
我々は,シミュレートされたカイスキットノイズモデルと,超伝導量子プロセッサのXiaohong(QuantumCTek)について広範な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T16:12:01Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z) - Realistic Runtime Analysis for Quantum Simplex Computation [0.4407851469168588]
重要な最適化問題の現実のインスタンスを解く際に,古典的ランタイム解析のための量子アナログを提案する。
現実的な問題サイズに対する現実的な量子的優位性は、現在の物理的な制限よりもかなり低い量子ゲート演算時間を必要とすることを示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-16T16:11:44Z) - 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) - Hunting for quantum-classical crossover in condensed matter problems [0.3799859284309834]
テンソルネットワークに基づく最先端の古典的アルゴリズムの体系的誤り/実行解析を提案する。
我々は、凝縮物質問題は、実用的な量子優位性の実証のための最初期のプラットフォームを提供すると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-25T15:50:54Z) - Anticipative measurements in hybrid quantum-classical computation [68.8204255655161]
量子計算を古典的な結果によって補う手法を提案する。
予測の利点を生かして、新しいタイプの量子測度がもたらされる。
予測量子測定では、古典計算と量子計算の結果の組み合わせは最後にのみ起こる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:47:44Z) - 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) - Advancing Hybrid Quantum-Classical Computation with Real-Time Execution [10.818632836746668]
本稿では,量子プログラム内に埋め込まれた古典計算の次世代実装について述べる。
測定量子ビットの中間回路状態に基づいて、プログラム変数のリアルタイム計算と調整を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-26T19:50:15Z)
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。