論文の概要: How Many Shots Are Enough for a Quantum Circuit?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16965v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 17:02:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 18:36:05.084718
• Title: How Many Shots Are Enough for a Quantum Circuit?
• Title（参考訳）: 量子回路で撮れる写真は何枚?
• Authors: Giuseppe Bisicchia, Alessandro Bocci, Ernesto Pimentel, Antonio Brogi,
• Abstract要約: 量子アルゴリズムは、出力分布を正確に推定するために、ショットと呼ばれる繰り返し回路の実行を必要とする。 ブラックボックス設定でショット最適化の問題に対処し、量子回路の構造やバックエンドのノイズモデルについて仮定することができない。 IncrementalExecutionは、ショットの実行を停止するタイミングを動的に決定する新しいオンラインフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.18088847775028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum algorithms require repeated circuit executions, known as shots, to estimate output distributions accurately. Determining the minimal number of shots needed to meet a target accuracy is crucial to reduce costs and resource usage, especially on today's noisy and expensive quantum hardware. In this paper, we address the shot optimisation problem in a black-box setting, where no assumptions are made about the structure of the quantum circuit or the noise model of the backend. We introduce IncrementalExecution, a novel online framework that dynamically determines when to stop executing shots based on the principle of point of diminishing returns: the point at which additional shots no longer significantly alter the empirical distribution of a fixed circuit. The framework supports customisable policies for shot management, enabling flexible trade-offs between execution cost and result fidelity within static execution scenarios. We assess our proposal through an extensive experimental evaluation spanning 33,750 framework configurations across 180 unique static quantum circuit-backend combinations, for a total of 7.3M independent experiments. Unlike prior work that relies on problem-specific knowledge or algorithm-dependent assumptions (e.g., variational or adaptive workflows), our approach is applicable to a large set of static circuits and immediately deployable on current quantum cloud platforms.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムは、出力分布を正確に推定するために、ショットと呼ばれる繰り返し回路の実行を必要とする。 目標精度を満たすために必要な最小限のショット数を決定することは、特に今日のノイズの多い高価な量子ハードウェアにおいて、コストとリソース使用量の削減に不可欠である。 本稿では,ブラックボックス設定におけるショット最適化の問題に対処する。そこでは,量子回路の構造やバックエンドのノイズモデルに関する仮定は行われない。 IncrementalExecutionは、リターンを減少させる点の原理に基づいて、ショットの実行をいつ停止するかを動的に決定する新しいオンラインフレームワークである。 このフレームワークは、ショット管理のためのカスタマイズ可能なポリシーをサポートし、静的な実行シナリオにおける実行コストと結果の忠実性の間の柔軟なトレードオフを可能にする。 我々は,180個の量子回路/バックエンドの組み合わせにまたがる33,750のフレームワーク構成を,合計7.3Mの独立な実験に対して広範な実験により評価した。 問題固有の知識やアルゴリズムに依存した仮定(例えば変動ワークフローや適応ワークフロー)に依存する以前の作業とは異なり、我々のアプローチは多数の静的回路に適用でき、現在の量子クラウドプラットフォームに即座にデプロイできる。

関連論文リスト

• Qubit-Scalable CVRP via Lagrangian Knapsack Decomposition and Noise-Aware Quantum Execution [3.652509571098291]
  本稿では、OR分解、学習強化二重制御、適応ハードウェア対応実行によるハイブリッド量子CVRP最適化のエンドツーエンドフレームワークを提案する。 我々は量子アドバンテージを主張しない。代わりに、OR分解、学習強化二重制御、適応ハードウェア対応実行を通じてハイブリッド量子CVRP最適化をスケールするための実用的なエンドツーエンドフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-24T03:46:25Z)
• Orders of magnitude runtime reduction in quantum error mitigation [0.0]
  仮想ノイズスケーリングと層状緩和アーキテクチャを組み合わせた緩和フレームワークを提案する。 提案手法は動的回路と互換性があり、誤り検出や量子誤り訂正方式とシームレスに統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-30T10:07:31Z)
• Distribution-Adaptive Dynamic Shot Optimization for Variational Quantum Algorithms [11.357031710307709]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、その潜在的な計算上の利点から注目されている。 本稿では,VQAにおける1イテレーションあたりのショット数を効率的に調整する分散適応ショット(DDS)フレームワークを提案する。 提案手法は, 平均撮影回数を50%削減しつつ, 推測精度を維持できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T11:28:44Z)
• Bayesian Quantum Amplitude Estimation [46.03321798937855]
  量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。 耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。 本稿では,振幅推定アルゴリズムのベンチマークを提案し,他の手法に対してBAEをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:09:41Z)
• Distributing Quantum Computations, Shot-wise [1.2061873132374783]
  NISQ時代の制約、ノイズに対する高感度、および量子ビット数制限は、QPUのユーザビリティに重大な障壁を課している。 本稿では,複数のQPUにまたがる単一回路におけるショットの分配を可能にする,ショットワイズ(shot-wise)と呼ばれる方法論的フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T16:16:54Z)
• Bayesian Optimization Priors for Efficient Variational Quantum Algorithms [0.0]
  量子コンピュータは現在、量子量子アルゴリズム(VQA)と呼ばれる量子古典的なアプローチで問題を解決している。 本稿では,時間当たりのショット数を削減できる基本計算最適化のためのハイブリッドフレームワークを提案する。 この2つの特徴を用いて,提案手法がVQA内でのシミュレーション実装を統計的に上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T18:00:12Z)
• Scalable noisy quantum circuits for biased-noise qubits [37.69303106863453]
  安定猫量子ビットの既存システムに動機づけられたビットフリップ誤差のみに影響されるバイアスノイズ量子ビットを考察する。 現実的なノイズモデルでは、位相フリップは無視できないが、Pauli-Twirling近似では、ベンチマークが最大106ドルのゲートを含む回路の正しさを確認できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T11:27:50Z)
• Cluster-Promoting Quantization with Bit-Drop for Minimizing Network Quantization Loss [61.26793005355441]
  クラスタ・プロモーティング・量子化(CPQ)は、ニューラルネットワークに最適な量子化グリッドを見つける。 DropBitsは、ニューロンの代わりにランダムにビットをドロップする標準のドロップアウト正規化を改訂する新しいビットドロップ技術である。 本手法を様々なベンチマークデータセットとネットワークアーキテクチャ上で実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-05T15:15:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。