論文の概要: HyQBench: A Benchmark Suite for Hybrid CV-DV Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04398v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 18:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.465744
• Title: HyQBench: A Benchmark Suite for Hybrid CV-DV Quantum Computing
• Title（参考訳）: HyQBench:ハイブリッドCV-DV量子コンピューティングのためのベンチマークスイート
• Authors: Shubdeep Mohapatra, Yuan Liu, Eddy Z. Zhang, Huiyang Zhou,
• Abstract要約: ハイブリッド連続可変(CV)離散可変(DV)量子系は量子コンピューティングにおいて有望な方向性を示す。 本稿では,ハイブリッドCV-DV回路のシミュレーションおよびベンチマークフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.551013279015577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hybrid continuous-variable (CV)-discrete-variable (DV) quantum systems present a promising direction for quantum computing by combining the high dimensional encoding capabilities of qumodes with the control offered by DV qubits on the coupled qumodes. There have been exciting recent progresses on hybrid CV-DV quantum computing, including variational algorithms, error correction, compiler-level optimizations for Hamiltonian simulation, etc. However, there is a lack of a standardized CV-DV benchmark suite for assessing various emerging hardware platforms and evaluating software optimizations on hybrid CV-DV circuits. In this work, we introduce a simulation and benchmarking framework for hybrid CV-DV circuits, implemented using Bosonic Qiskit-a tool specifically designed to model CV-DV systems, along with QuTip for functional correctness verification. We construct and characterize representative CV-DV benchmarks, including cat state generation, GKP state generation, CV-DV state transfers, hybrid quantum Fourier transform, variational quantum algorithms, Hamiltonian simulation, and Shor's algorithm. To assess circuit complexity and scalability, we define a feature map organized into two categories: general features (e.g., qubit/qumode count, gate counts) and CV-DV-specific features (e.g., Wigner negativity, energy, truncation cost). These metrics enable evaluation of both classical simulability and hardware resource requirements. Our results, including one benchmark on real hardware, demonstrate that hybrid CV-DV architectures are not only viable but well-suited for a range of computational tasks, from optimization to Hamiltonian simulation. This framework lays the groundwork for systematic evaluation and future development of hybrid quantum systems.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド連続変量器(CV)-離散変量器(DV)量子系は、量子コンピューティングにおいて、量子モードの高次元符号化能力と結合量子モード上のDV量子ビットによって提供される制御を組み合わせることで、有望な方向を示す。 ハイブリッドCV-DV量子コンピューティングは、変分アルゴリズム、エラー訂正、ハミルトンシミュレーションのためのコンパイラレベルの最適化など、近年エキサイティングな進歩を遂げている。 しかし、様々な新興ハードウェアプラットフォームを評価し、ハイブリッドCV-DV回路上でソフトウェア最適化を評価するための標準化されたCV-DVベンチマークスイートが欠如している。 本稿では,Bosonic Qiskitを用いたハイブリッドCV-DV回路のシミュレーションおよびベンチマークフレームワークを提案する。 我々は,猫の状態生成,GKP状態生成,CV-DV状態伝達,ハイブリッド量子フーリエ変換,変分量子アルゴリズム,ハミルトンシミュレーション,ショアのアルゴリズムなど,代表的なCV-DVベンチマークを構築し,特徴付ける。 回路の複雑性と拡張性を評価するため,一般的な特徴(例えばqubit/qumode数,ゲート数)とCV-DV特有の特徴(例えばWigner Negativity, Energy, truncation cost)の2つのカテゴリに分類される特徴マップを定義する。 これらのメトリクスは、古典的なシミュラビリティとハードウェアリソースの要件の両方を評価することができる。 実ハードウェアのベンチマークを含む我々の結果は、ハイブリッドCV-DVアーキテクチャは、最適化からハミルトンシミュレーションまで、様々な計算タスクに適していることを示している。 この枠組みは、ハイブリッド量子システムの体系的評価と今後の発展の基盤となる。

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