論文の概要: Validation of an analyzability model for quantum software: a family of experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21074v1
- Date: Tue, 24 Feb 2026 16:35:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.842288
- Title: Validation of an analyzability model for quantum software: a family of experiments
- Title（参考訳）: 量子ソフトウェアにおける分析可能性モデルの検証--一連の実験
- Authors: Ana Díaz-Muñoz, José A. Cruz-Lemus, Moisés Rodríguez, Maria Teresa Baldassarre, Mario Piattini,
- Abstract要約: 古典的コンポーネントと量子的コンポーネントの両方を統合したハイブリッドソフトウェアの分析可能性は、その保守性と産業的採用を保証する重要な要素である。
本稿では、以前に提案されたハイブリッドソフトウェア分析可能性モデルの量子成分を、実験のファミリを通じて実証検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4234775021463193
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The analyzability of hybrid software, which integrates both classical and quantum components, is a key factor in ensuring its maintainability and industrial adoption. This article presents the empirical validation, through a family of experiments, of the quantum component of a previously proposed hybrid software analyzability model based on the ISO/IEC 25010 standard. The experimental series consists of four studies involving participants with diverse profiles in both academic and professional settings. In these experiments, the model's ability to effectively measure the analyzability of quantum algorithms is assessed, and the relationship between the analyzability levels computed by the model and the participant's perceptions of the complexity of these algorithms is examined. The results indicate that the proposed model effectively distinguishes between quantum software components with varying levels of analyzability and aligns with human perception, reinforcing its validity in quantum computing.
- Abstract（参考訳）: 古典的コンポーネントと量子的コンポーネントの両方を統合したハイブリッドソフトウェアの分析可能性は、その保守性と産業的採用を保証する重要な要素である。
本稿では、ISO/IEC 25010標準に基づくハイブリッドソフトウェア分析可能性モデルの量子成分を、実験のファミリを通じて実証検証する。
実験シリーズは4つの研究から成っている。
これらの実験では, 量子アルゴリズムの解析可能性を効果的に測定するモデルの能力を評価し, モデルによって計算された解析可能性レベルと, アルゴリズムの複雑さに対する参加者の認識との関係について検討した。
提案モデルは,解析可能性の異なる量子ソフトウェアコンポーネントを効果的に区別し,人間の知覚と整合し,量子コンピューティングの妥当性を高めることを示唆している。
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