論文の概要: Software for Creating Scalable Benchmarks from Quantum Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02134v1
- Date: Mon, 03 Nov 2025 23:53:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.752411
- Title: Software for Creating Scalable Benchmarks from Quantum Algorithms
- Title（参考訳）: 量子アルゴリズムによるスケーラブルベンチマーク作成ソフトウェア
- Authors: Noah Siekierski, Stefan Seritan, Neer Patel, Siyuan Niu, Thomas Lubinski, Timothy Proctor,
- Abstract要約: $textttscarab$は、量子コンピュータベンチマークやノイズの理論の専門家でないユーザによる信頼性の高いベンチマーク作成を可能にするシンプルなインターフェースを提供する。
我々は、既存の非効率ベンチマークを効率的なベンチマークに変換するために、$textttscarab$の柔軟性とパワーを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2109519547057517
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Creating scalable, reliable, and well-motivated benchmarks for quantum computers is challenging: straightforward approaches to benchmarking suffer from exponential scaling, are insensitive to important errors, or use poorly-motivated performance metrics. Furthermore, curated benchmarking suites cannot include every interesting quantum circuit or algorithm, which necessitates a tool that enables the easy creation of new benchmarks. In this work, we introduce a software tool for creating scalable and reliable benchmarks that measure a well-motivated performance metric (process fidelity) from user-chosen quantum circuits and algorithms. Our software, called $\texttt{scarab}$, enables the creation of efficient and robust benchmarks even from circuits containing thousands or millions of qubits, by employing efficient fidelity estimation techniques, including mirror circuit fidelity estimation and subcircuit volumetric benchmarking. $\texttt{scarab}$ provides a simple interface that enables the creation of reliable benchmarks by users who are not experts in the theory of quantum computer benchmarking or noise. We demonstrate the flexibility and power of $\texttt{scarab}$ by using it to turn existing inefficient benchmarks into efficient benchmarks, to create benchmarks that interrogate hardware and algorithmic trade-offs in Hamiltonian simulation, to quantify the in-situ efficacy of approximate circuit compilation, and to create benchmarks that use subcircuits to measure progress towards executing a circuit of interest.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータのためのスケーラブルで信頼性があり、モチベーションのよいベンチマークを作成することは難しい。
さらに、キュレートされたベンチマークスイートは、新しいベンチマークを簡単に作成できるツールを必要とするあらゆる興味深い量子回路やアルゴリズムを含まない。
本研究では,ユーザ・センサの量子回路とアルゴリズムから,高モチベーションな性能指標(プロセス忠実度)を測定する,スケーラブルで信頼性の高いベンチマークを作成するソフトウェアツールを提案する。
我々のソフトウェアは、$\texttt{scarab}$と呼ばれ、ミラー回路の忠実度推定やサブサーキットの容積ベンチマークなど、効率的な忠実度推定技術を用いて、数千から数百万の量子ビットを含む回路でさえ、効率的で堅牢なベンチマークを作成することができる。
$\texttt{scarab}$は、量子コンピュータベンチマークやノイズの理論の専門家でないユーザによる信頼性の高いベンチマーク作成を可能にするシンプルなインターフェースを提供する。
我々は、既存の非効率ベンチマークを効率的なベンチマークに変換するために、$\texttt{scarab}$の柔軟性とパワーを実証し、ハミルトンシミュレーションにおいてハードウェアとアルゴリズムのトレードオフを問うベンチマークを作成し、近似回路コンパイルのその場での有効性を定量化し、サブサーキットを使用して関心回路の実行の進捗を測定するベンチマークを作成する。
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