論文の概要: Three Birds with One Stone: Improving Performance, Convergence, and System Throughput with Nest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09578v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 17:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 04:53:46.953557
• Title: Three Birds with One Stone: Improving Performance, Convergence, and System Throughput with Nest
• Title（参考訳）: 1つの石を持つ3羽の鳥:Nestによる性能改善、収束、システムスループット
• Authors: Yuqian Huo, David Quiroga, Anastasios Kyrillidis, Tirthak Patel,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピュータで量子ユーティリティを実証する可能性を秘めている。 これらのアルゴリズムは、最高の性能を達成するために、最も忠実な量子ビットとコンピュータ上で実行されることが多い。 最近の研究により、VQAは最初は低忠実度量子ビットで動作し、その後は高忠実度量子ビットで動作し、良好な性能が得られることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.574775063541372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) have the potential to demonstrate quantum utility on near-term quantum computers. However, these algorithms often get executed on the highest-fidelity qubits and computers to achieve the best performance, causing low system throughput. Recent efforts have shown that VQAs can be run on low-fidelity qubits initially and high-fidelity qubits later on to still achieve good performance. We take this effort forward and show that carefully varying the qubit fidelity map of the VQA over its execution using our technique, Nest, does not just (1) improve performance (i.e., help achieve close to optimal results), but also (2) lead to faster convergence. We also use Nest to co-locate multiple VQAs concurrently on the same computer, thus (3) increasing the system throughput, and therefore, balancing and optimizing three conflicting metrics simultaneously.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピュータで量子ユーティリティを実証する可能性を秘めている。 しかしながら、これらのアルゴリズムは、最高の性能を達成するために、最も忠実なキュービットとコンピュータ上で実行されることが多く、システムスループットが低下する。 最近の研究により、VQAは最初は低忠実度量子ビットで動作し、その後は高忠実度量子ビットで動作し、良好な性能が得られることが示されている。 この取り組みを進め、我々の技術であるNestを用いた実行において、VQAのキュービット忠実度マップを慎重に変化させることは、(1)性能の改善(すなわち、最適な結果に近づくのに役立つ)だけでなく、(2)より高速な収束につながることを示す。 また、Nestを使って複数のVQAを同時に同じコンピュータ上に配置し、(3)システムのスループットを向上し、3つの競合するメトリクスを同時にバランスし、最適化する。

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