論文の概要: Robust Mutation Analysis of Quantum Programs Under Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13279v1
• Date: Wed, 13 May 2026 09:56:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.962837
• Title: Robust Mutation Analysis of Quantum Programs Under Noise
• Title（参考訳）: 雑音下における量子プログラムのロバスト突然変異解析
• Authors: Sophie Fortz, Eñaut Mendiluze Usandizaga, Shaukat Ali, Paolo Arcaini, Mohammad Reza Mousavi,
• Abstract要約: ノイズのない,ノイズの多いシミュレータ上で実行される41個の量子プログラムを用いて,ノイズがミュータント検出に与える影響を分析する。 ノイズはプログラムとミュータント間の行動距離を著しく変化させ、等価なミュータントを実際の故障と区別しにくくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.829367290065316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mutation analysis has long been used in classical software testing and has recently been adopted for assessing the robustness of quantum software testing techniques. However, existing studies assume ideal, noiseless execution, overlooking the impact of quantum hardware noise. In this paper, we present an empirical study of noise-aware mutation analysis for quantum programs. We analyze how noise affects mutant detection using 41 quantum programs, executed on noiseless and noisy simulators emulating three IBM devices with different noise profiles. We compare several distance metrics and thresholding strategies to evaluate mutant detection under realistic noise. Our results show that noise significantly alters the behavioral distance between programs and mutants, making equivalent mutants harder to distinguish from real faults. Density-matrix metrics achieve the best discrimination, with misclassification rates up to 16.77%, but are not accessible on real hardware. Among practical alternatives, output-distribution metrics reach up to 73.03% accuracy and 74.89% F1-score. Noise-specific thresholds further improve detection compared to noiseless thresholds. We also find that noise effects correlate more with algorithm and circuit characteristics than with mutation types. Overall, our results highlight the need to adapt mutation analysis, and more generally quantum program comparison, to the noise profiles of target quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 突然変異解析は昔から、古典的なソフトウェアテストで使われており、最近は、量子ソフトウェアテスト技術の堅牢性を評価するために採用されている。 しかし、既存の研究では、量子ハードウェアノイズの影響を見越して、理想的な、ノイズのない実行を想定している。 本稿では,量子プログラムに対するノイズ認識突然変異解析の実証的研究について述べる。 我々はノイズが41個の量子プログラムを用いてミュータント検出にどう影響するかを解析し,異なるノイズプロファイルを持つ3つのIBMデバイスをエミュレートしたノイズレスおよびノイズの多いシミュレータ上で実行した。 現実雑音下でのミュータント検出を評価するために,複数の距離測定値としきい値測定方法を比較した。 その結果,ノイズはプログラムとミュータント間の行動距離を著しく変化させ,等価なミュータントを実際の故障と区別しにくくすることがわかった。 密度行列の指標は16.77%の誤分類率で最高の識別を達成しているが、実際のハードウェアではアクセスできない。 実用的な代替案では、出力分配の指標は73.03%の精度と74.89%のF1スコアに達する。 ノイズ特異的しきい値は、ノイズレスしきい値よりもさらに検出を改善する。 また,ノイズ効果は突然変異の種類よりもアルゴリズムや回路特性と相関していることがわかった。 全体として、本研究の結果は、突然変異解析、より一般的には量子プログラム比較をターゲットの量子デバイスのノイズプロファイルに適応させる必要性を強調している。

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