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
- 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。
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