論文の概要: On the Distortion of Partitioning Performance by Random Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01974v1
• Date: Sun, 03 May 2026 17:18:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.029112
• Title: On the Distortion of Partitioning Performance by Random Quantum Circuits
• Title（参考訳）: ランダム量子回路による分割性能の歪みについて
• Authors: Maria Gragera Garces,
• Abstract要約: 多くのパーティショニング研究は、評価ワークロードとしてランダム量子回路に依存している。 我々は,3つの回路起源にまたがる多種多様なハイパーグラフ分割戦略を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypergraph partitioning is a central component of distributed quantum computing (DQC) compilers. However, due to the limited size of available quantum benchmark suites, many partitioning studies rely on random quantum circuits as evaluation workloads. In this work, we investigate whether such benchmarking practices provide a faithful assessment of partitioner performance. We evaluate a diverse set of state-of-the-art hypergraph partitioning strategies across three circuit origins: real algorithmic circuits, structured generated circuits, and fully random circuits. Our results show that random circuits significantly distort partitioning evaluation. They inflate cut costs, alter scaling trends across QPU counts and circuit sizes, and change the relative ranking of partitioning strategies. In contrast, structured generated circuits exhibit substantially lower distortion, more closely approximating real workload behaviour in cost, scaling, and strategy rankings. These findings demonstrate that benchmark selection directly influences methodological conclusions in DQC research and that random circuits may provide misleading guidance for compiler design.
• Abstract（参考訳）: ハイパーグラフパーティショニングは分散量子コンピューティング(DQC)コンパイラの中心的なコンポーネントである。 しかし、利用可能な量子ベンチマークスイートのサイズが限られているため、多くのパーティショニング研究は、評価負荷としてランダムな量子回路に依存している。 本研究では,このようなベンチマーク手法がパーティショナのパフォーマンスを忠実に評価するかどうかを検討する。 我々は,実アルゴリズム回路,構造化回路,完全ランダム回路という,3つの回路起源にまたがる多種多様なハイパーグラフ分割戦略を評価した。 その結果,ランダム回路はパーティショニング評価を著しく歪めていることがわかった。 コスト削減、QPUカウントと回路サイズにわたるスケーリングトレンドの変更、パーティショニング戦略の相対的なランキング変更などを行う。 対照的に、構造化された生成回路は歪みが著しく小さく、コスト、スケーリング、戦略ランキングにおける実際のワークロードの挙動をより緊密に近似する。 これらの結果から,ベンチマーク選択がDQC研究の方法論的結論に直接影響を及ぼし,ランダム回路がコンパイラ設計の誤解を招く可能性が示唆された。

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