論文の概要: Toward Live Noise Fingerprinting in Quantum Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18667v1
- Date: Sun, 21 Dec 2025 09:52:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.445395
- Title: Toward Live Noise Fingerprinting in Quantum Software Engineering
- Title（参考訳）: 量子ソフトウェア工学におけるライブノイズフィンガープリントを目指して
- Authors: Avner Bensoussan, Elena Chachkarova, Karine Even-Mendoza, Sophie Fortz, Vasileios Klimis,
- Abstract要約: ノイズは、今日の量子コンピューティングにおける大きなボトルネックであり、デコヒーレンス、ゲート不完全性、その他のハードウェアの制限に起因する。
ライトウェイトQSE指向の"ノイズフィンガープリント"としてのライブ体験型ノイズフィンガープリントを提案する。
SimShadowは、ノイズ対応コンパイル、トランスパイレーション、クロスプラットフォームバリデーション、エラー軽減、QSEのフォーマルメソッドのための新しい方向を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45671221781968324
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Noise is a major bottleneck in today's quantum computing, stemming from decoherence, gate imperfections and other hardware limitations. Accurate noise fingerprints are essential, yet undocumented noise model differences between Quantum Ecosystems undermine core functionality, such as compilation, development and debugging, offering limited transferability and support for quantum software engineering (QSE) tasks. We propose a new research direction: live empirical noise fingerprinting as a lightweight QSE-oriented "noise fingerprinting". Though explored in physics as device-level diagnostics, we reposition them as a QSE paradigm: we propose leveraging classical shadow tomography to enable a new generation of techniques. As a first step, we introduce SimShadow, which prepares reference states, applies shadow-tomography-inspired estimation and constructs deviation fingerprints. Initial experiments uncover systematic discrepancies between platforms (e.g. Frobenius distances up to 7.39) at up to 2.5x10^6 lower cost than traditional methods. SimShadow opens new directions for noise-aware compilation, transpilation, cross-platform validation, error mitigation, and formal methods in QSE.
- Abstract（参考訳）: ノイズは、今日の量子コンピューティングにおける大きなボトルネックであり、デコヒーレンス、ゲート不完全性、その他のハードウェアの制限に起因する。
正確なノイズ指紋は必須だが、量子生態系間のノイズモデルの違いは、コンパイル、開発、デバッグといったコア機能を損なう。
そこで本研究では,QSE指向の"ノイズフィンガープリント"として,ライブ体験型ノイズフィンガープリントを提案する。
物理をデバイスレベルの診断として検討したが,これをQSEパラダイムとして再配置し,従来のシャドウトモグラフィーを利用して新しい世代の技術を実現することを提案する。
最初のステップとして、参照状態を作成し、シャドートモグラフィーにインスパイアされた推定を適用し、偏差指紋を構築するSimShadowを紹介した。
最初の実験では、プラットフォーム間の系統的な差異(例えばフロベニウス距離は7.39)を従来の方法よりも2.5x10^6低いコストで明らかにした。
SimShadowは、ノイズ対応コンパイル、トランスパイレーション、クロスプラットフォームバリデーション、エラー軽減、QSEのフォーマルメソッドのための新しい方向を開く。
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