論文の概要: Evaluating Calibration-Based Digital Twins for IBM Quantum Hardware Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14607v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 21:03:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.915135
• Title: Evaluating Calibration-Based Digital Twins for IBM Quantum Hardware Simulation
• Title（参考訳）: IBM量子ハードウェアシミュレーションのための校正型ディジタルツインの評価
• Authors: Edgars Bautra, Maksims Dimitrijevs, Abuzer Yakaryilmaz,
• Abstract要約: キャリブレーションに基づくIBM Quantumハードウェアのディジタルツインの評価を行った。 ダウンロード可能なキャリブレーションCSVファイルから双子を構築します。 我々は、共通の実行および検証プロトコルの下で、4つの2つの変種を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We evaluate calibration-based digital twins for IBM Quantum hardware, aiming to reproduce hardware measurement outcomes on classical simulators. We present a workflow that builds twins from downloadable calibration CSV files by mapping coherence times, gate and readout error rates, and operation durations to thermal-relaxation, depolarizing, and readout error channels, while reconstructing a directed coupling map to restore connectivity constraints during transpilation. We compare four twin variants (CSV-built, backend-derived simulator, backend-derived noise model, and fake-backend snapshots) under a common execution and validation protocol. Experiments on two IBM QPUs, ibm_brisbane and ibm_sherbrooke, use randomized five-qubit circuits of depths 10, 20, and 30 across four optimization levels. Weighted Jaccard similarity indicates that twins constructed from downloadable calibration CSV data often achieved the closest agreement with hardware, while backend-derived twins provided competitive and practical baselines. The results further show that agreement depends on both the target device and the transpilation settings, underscoring the need to validate digital twins for the specific execution setup rather than assuming transferability across devices.
• Abstract（参考訳）: 我々は,IBM Quantumハードウェアのキャリブレーションに基づくディジタルツインの評価を行い,従来のシミュレータ上でのハードウェア計測結果を再現することを目的とした。 本稿では,コヒーレンス時間,ゲートおよびリードアウトエラー率,動作期間を熱緩和,脱分極,読み出しエラーチャネルにマッピングすることで,ダウンロード可能なキャリブレーションCSVファイルからツインを構築するワークフローを提案する。 我々は、共通の実行および検証プロトコルの下で、4つのツインバリアント(CSV、バックエンド由来シミュレータ、バックエンド由来ノイズモデル、フェイクバックエンドスナップショット)を比較した。 IBM QPUであるibm_brisbaneとibm_sherbrookeの2つの実験では、4つの最適化レベルにわたる深さ10, 20, 30のランダム化された5ビット回路を使用した。 重み付きジャカードの類似性は、ダウンロード可能なキャリブレーションCSVデータから構築されたツインがハードウェアとの最も近い合意を達成し、バックエンドから派生したツインが競合的で実用的なベースラインを提供することを示している。 以上の結果から, デバイス間の転送可能性を仮定するよりも, 特定の実行設定に対してディジタルツインを検証する必要性を強調し, ターゲットデバイスとトランスパイレーション設定の両方に依存することが示唆された。

関連論文リスト

• HyQBench: A Benchmark Suite for Hybrid CV-DV Quantum Computing [5.551013279015577]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-04T18:59:40Z)
• Toward Automated Virtual Electronic Control Unit (ECU) Twins for Shift-Left Automotive Software Testing [0.0]
  自動車ソフトウェアは、ハードウェアの可用性をますます上回り、遅延統合と高価なハードウェア・イン・ザ・ループ(HiL)ボトルネックを強制する。 InnoRegioChallengeは、仮想テストと統合環境が物理的なハードウェアが存在する前に実際のソフトウェアバイナリを実行するのに十分早く電子制御ユニット(ECU)の動作を再現できるかどうかを調査した。 本稿では,エージェント型フィードバック駆動型ワークフローを用いて,システムC/TLM2.0で命令精度の高いプロセッサモデルを生成するプロトタイプを報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-20T11:03:46Z)
• Quantized Visual Geometry Grounded Transformer [67.15451442018258]
  本稿では,VGGTの最初の量子化フレームワーク,すなわちQuantVGGTを提案する。 球状前アダマール回転と局所流路平滑化を統合したDual-Smoothed Fine-Grained Quantizationを導入する。 また、重層統計量を用いて外周をフィルタするノイズフィルタディバースサンプリングを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-25T15:17:11Z)
• ATTS: Asynchronous Test-Time Scaling via Conformal Prediction [112.54016379556073]
  大規模な言語モデル(LLM)は、テスト時のスケーリングの恩恵を受けるが、しばしば高い推論遅延によって妨げられる。 統計的に保証された適応スケーリングフレームワークであるATTS(Asynchronous Test-Time Scaling)を紹介する。 ATTSは、テストタイムのスケーリングにおいて最大56.7倍のスピードアップと4.14倍のスループット向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-18T16:55:09Z)
• Towards a Digital Twin of Noisy Quantum Computers: Calibration-Driven Emulation of Transmon Qubits [0.1527458325979785]
  超伝導トランスモン量子ビットデバイスのディジタルツインを開発した。 モデルパラメータは、ハードウェアキャリブレーションデータから抽出される。 5量子QPUによる実験結果と比較し,本モデルの有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-11T07:30:53Z)
• Semi-Federated Learning: Convergence Analysis and Optimization of A Hybrid Learning Framework [70.83511997272457]
  本稿では,ベースステーション(BS)とデバイスの両方を活用するセミフェデレーション学習(SemiFL)パラダイムを提案し,中央集権学習(CL)とFLのハイブリッド実装を提案する。 我々はこの難解な問題を解くための2段階のアルゴリズムを提案し、ビームフォーマに閉形式解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T03:32:39Z)
• When BERT Meets Quantum Temporal Convolution Learning for Text Classification in Heterogeneous Computing [75.75419308975746]
  本研究は,変分量子回路に基づく垂直連合学習アーキテクチャを提案し,テキスト分類のための量子化事前学習BERTモデルの競争性能を実証する。 目的分類実験により,提案したBERT-QTCモデルにより,SnipsおよびATIS音声言語データセットの競合実験結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T09:55:21Z)
• Parallel Simulation of Quantum Networks with Distributed Quantum State Management [56.24769206561207]
  我々は、量子ネットワークの並列シミュレーションの要件を特定し、最初の並列離散事象量子ネットワークシミュレータを開発する。 コントリビューションには、複数のプロセスに分散した共有量子情報を維持する量子状態マネージャの設計と開発が含まれています。 既存のシーケンシャルバージョンと並行してオープンソースツールとして,並列SeQUeNCeシミュレータをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-06T16:51:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。