論文の概要: Characterizing Bugs and Quality Attributes in Quantum Software: A Large-Scale Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24656v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 06:05:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.584193
• Title: Characterizing Bugs and Quality Attributes in Quantum Software: A Large-Scale Empirical Study
• Title（参考訳）: 量子ソフトウェアにおけるバグと品質属性の特徴:大規模実証研究
• Authors: Mir Mohammad Yousuf, Shabir Ahmad Sofi,
• Abstract要約: 本研究は,2012年から2024年までの123個のオープンソース量子レポジトリを対象とした,ソフトウェア欠陥のエコシステムスケールの経時的解析を行った。 フルスタックのライブラリとコンパイラは、回路、ゲート、トランスパイレーションに関連する問題のために最も欠陥の多いカテゴリである。 高重度欠陥は、暗号、実験コンピューティング、コンパイラツールチェーンにおいてクラスタ化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Software Engineering (QSE) is essential for ensuring the reliability and maintainability of hybrid quantum-classical systems, yet empirical evidence on how bugs emerge and affect quality in real-world quantum projects remains limited. This study presents the first ecosystem-scale longitudinal analysis of software defects across 123 open source quantum repositories from 2012 to 2024, spanning eight functional categories, including full-stack libraries, simulators, annealing, algorithms, compilers, assembly, cryptography, and experimental computing. Using a mixed method approach combining repository mining, static code analysis, issue metadata extraction, and a validated rule-based classification framework, we analyze 32,296 verified bug reports. Results show that full-stack libraries and compilers are the most defect-prone categories due to circuit, gate, and transpilation-related issues, while simulators are mainly affected by measurement and noise modeling errors. Classical bugs primarily impact usability and interoperability, whereas quantum-specific bugs disproportionately degrade performance, maintainability, and reliability. Longitudinal analysis indicates ecosystem maturation, with defect densities peaking between 2017 and 2021 and declining thereafter. High-severity defects cluster in cryptography, experimental computing, and compiler toolchains. Repositories employing automated testing detect more defects and resolve issues faster. A negative binomial regression further shows that automated testing is associated with an approximate 60 percent reduction in expected defect incidence. Overall, this work provides the first large-scale data-driven characterization of quantum software defects and offers empirical guidance for improving testing, documentation, and maintainability practices in QSE.
• Abstract（参考訳）: 量子ソフトウェア工学(QSE)は、ハイブリッド量子古典システムの信頼性と保守性を保証するために不可欠であるが、実際の量子プロジェクトにおけるバグの発生と品質への影響に関する実証的な証拠は限られている。 本研究は,2012年から2024年までの123のオープンソース量子リポジトリを対象とした,ソフトウェア欠陥のエコシステムスケールの経時的解析を行い,フルスタックライブラリ,シミュレータ,アニーリング,アルゴリズム,コンパイラ,アセンブリ,暗号,実験計算を含む8つの機能カテゴリを対象とする。 リポジトリマイニング,静的コード解析,課題メタデータ抽出,検証済みルールベース分類フレームワークを組み合わせた混合手法を用いて,32,296の検証バグレポートを分析した。 その結果, 回路, ゲート, トランスパイレーションに関連する問題により, フルスタックのライブラリとコンパイラが最も欠陥やすいカテゴリーであり, シミュレータは主として測定やノイズモデリングの誤差の影響を受けていることがわかった。 古典的なバグは、主にユーザビリティと相互運用性に影響を与えるが、量子固有のバグは、性能、保守性、信頼性を著しく低下させる。 縦断解析は、2017年から2021年の間に欠陥密度がピークに達し、その後減少する生態系の成熟を示している。 高重度欠陥は、暗号、実験コンピューティング、コンパイラツールチェーンにおいてクラスタ化される。 自動テストを使用したリポジトリは、より多くの欠陥を検出し、問題を迅速に解決する。 負の二項回帰は、自動テストが予想される欠陥の約60%の減少と関連していることを示している。 全体として、この研究は量子ソフトウェア欠陥の大規模なデータ駆動評価を初めて提供し、QSEにおけるテスト、ドキュメンテーション、保守性プラクティスを改善するための実証的なガイダンスを提供する。

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