論文の概要: Bayesian Sequential Verification for Budget-Aware Quantum Program Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15601v1
• Date: Fri, 15 May 2026 04:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.168635
• Title: Bayesian Sequential Verification for Budget-Aware Quantum Program Testing
• Title（参考訳）: 予算を考慮した量子プログラムテストのためのベイズ系列検証
• Authors: Lei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ベイジアンシーケンシャル検証を基準ベース仮説テストワークフローとして定式化する。 QiskitではベルステートとQAOA-MaxCutという2つの補完的なワークロードで評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.589961715298686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum programs often produce probability distributions rather than deterministic outputs, making verification inherently statistical and increasingly costly on real hardware. In practice, developers still frequently rely on testing with fixed shot budgets on simulators, which are simple but time-consuming and poorly suited to noisy backends. What is missing is a verification approach that is both statistically explicit and budget-aware. This paper formulates Bayesian sequential verification as a reference-based Bayesian hypothesis testing workflow in which priors are derived from explicit reference sources, such as finite-shot reference runs or ideal/statevector-based computation, and verification decisions are updated batch by batch as measurement evidence accumulates. This approach is evaluated in Qiskit on two complementary workloads: Bell-state and QAOA-MaxCut. Across both case studies, the results show that Bayesian sequential verification can substantially reduce measurement costs compared to fixed-budget baselines when the success probability of the program exceeds the target threshold. The findings position Bayesian sequential verification as a practical verification workflow for quantum programs. The approach provides a foundation for future quantum continuous-integration pipelines that require reliable, budget-aware pass/fail decisions and motivates validation on real quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 量子プログラムは決定論的出力よりも確率分布を生成することが多く、検証は本質的に統計的であり、実際のハードウェアではますますコストがかかる。 実際には、開発者はいまだに、シミュレーターの固定ショット予算によるテストに頼っている。 欠けているのは,統計的に明確かつ予算に配慮した検証アプローチです。 本稿では,有限ショット参照実行や理想/状態ベクトルベースの計算などの明示的な参照源から先行情報を導出する参照ベースのベイズ仮説テストワークフローとしてベイズ逐次検証を定式化し,測定証拠が蓄積されるにつれて検証決定をバッチで更新する。 このアプローチは、QiskitでBell-stateとQAOA-MaxCutの2つの補完的なワークロードで評価されている。 両ケーススタディにおいて,ベイジアンシーケンシャル検証は,プログラムの成功確率が目標閾値を超える場合に,固定予算ベースラインと比較して測定コストを大幅に削減できることを示した。 その結果、ベイジアンシーケンシャル検証は量子プログラムの実践的な検証ワークフローとして位置づけられた。 このアプローチは、信頼性の高い予算対応のパス/フェイル決定を必要とし、実際の量子ハードウェア上での検証を動機付ける、将来の量子継続的統合パイプラインの基礎を提供する。

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