論文の概要: Isolating Recurring Execution-Dependent Abnormal Patterns on NISQ Quantum Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17519v1
• Date: Sun, 19 Apr 2026 16:21:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.568355
• Title: Isolating Recurring Execution-Dependent Abnormal Patterns on NISQ Quantum Devices
• Title（参考訳）: NISQ量子デバイスにおける再帰的実行依存異常パターンの分離
• Authors: Zhenyu Qi, Qian Zhang, Haotang Li, Sen He, Jiyuan Wang,
• Abstract要約: 量子コンパイラは、回路マッピングと最適化のガイドとなるキャリブレーションに基づくノイズモデルに依存している。 実ハードウェア実行からバックエンド固有の異常パターンを検出するフレームワークであるQRiskを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7587768799146595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum compilers rely on calibration-derived noise models to guide circuit mapping and optimization. These models characterize gate and qubit errors independently and miss context-dependent effects such as crosstalk and correlated scheduling errors. As a result, two compiled circuits that score equally under the noise model can behave very differently on real hardware, and the compiler has no mechanism to learn from such recurring mismatches. We present QRisk, a framework that discovers backend-specific abnormal patterns from real hardware executions. QRisk uses delta debugging to isolate compact circuit fragments that consistently produce excess error not predicted by the noise model, then validates their persistence across repeated runs and calibration windows. The verified patterns are stored in a backend-specific pattern database. At compilation time, QRisk scans a compiled circuit for occurrences of known patterns and applies targeted commuting gate swaps to disrupt them, producing a semantically equivalent circuit with fewer abnormal patterns. We evaluate QRisk on two IBM backends (ibm_fez and ibm_marrakesh) using Grover search circuits. On both backends, discovered patterns persist across multiple calibration windows over months. Disrupting these patterns via commuting gate swaps reduces excess hardware noise by 24% on ibm_fez (Spearman $ρ$ = 0.515, p = 0.0007) and 45% on ibm_marrakesh ($ρ$ = 0.711, p < 0.0001), while the noise model predicts identical error for all equivalent circuits. Testing on a third backend confirms that these patterns are backend-specific.
• Abstract（参考訳）: 量子コンパイラは、回路マッピングと最適化のガイドとなるキャリブレーションに基づくノイズモデルに依存している。 これらのモデルはゲートとキュービットの誤差を独立に特徴づけ、クロストークや相関スケジューリングエラーのようなコンテキスト依存の影響を見逃す。 その結果、ノイズモデルの下で等しくスコアする2つのコンパイル回路は、実際のハードウェアで非常に異なる動作をすることができるようになり、コンパイラはそのような繰り返し発生するミスマッチから学習する機構を持たない。 実ハードウェア実行からバックエンド固有の異常パターンを検出するフレームワークであるQRiskを提案する。 QRiskはデルタデバッギングを使用して、ノイズモデルによって予測されない過大なエラーを一貫して発生させるコンパクト回路フラグメントを分離し、繰り返し実行とキャリブレーションウィンドウをまたいで持続性を検証する。 検証済みのパターンはバックエンド固有のパターンデータベースに格納される。 コンパイル時に、QRiskは、既知のパターンの発生をコンパイルされた回路をスキャンし、ターゲットの通勤ゲートスワップを適用してそれらを破壊し、異常パターンが少ない意味的に等価な回路を生成する。 我々はGroverサーチ回路を用いてIBMの2つのバックエンド(ibm_fezとibm_marrakesh)上でQRiskを評価する。 両方のバックエンドでは、発見パターンが数ヶ月にわたって複数のキャリブレーションウィンドウに持続する。 これらのパターンを交換ゲートスワップで破壊することで、余剰なハードウェアノイズをibm_fez(Spearman $ρ$ = 0.515, p = 0.0007)で24%減少させ、ibm_marrakesh(ρ$ = 0.711, p < 0.0001)で45%減少させる。 サードパーティのバックエンドでのテストでは、これらのパターンがバックエンド固有のものであることが確認されている。

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