論文の概要: InferQ: A Database-Oriented Benchmark for Quantum Circuits Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29134v1
• Date: Fri, 31 Jul 2026 08:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-03 14:29:40.65075
• Title: InferQ: A Database-Oriented Benchmark for Quantum Circuits Simulation
• Title（参考訳）: InferQ: 量子回路シミュレーションのためのデータベース指向ベンチマーク
• Authors: Andrei Ilinescu, Aadi Patwardhan, Rihan Hai,
• Abstract要約: 本稿では,量子回路シミュレーションのためのデータベース指向ベンチマークInferQを提案する。 InferQは、一連の回路テンプレートからサブ回路を組み立てることで、一般的な合成回路を生成する。 InferQ が生成した回路の50%以上において,RDBMS は Qiskit Aer よりもピークメモリ使用率が高いことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.750045708575421
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent work suggests that relational database management systems (RDBMSs) can execute quantum circuit simulation by compiling the simulation into SQL workloads (primarily join-and-aggregate tensor contractions). While early results are promising, they largely focus on a narrow set of highly structured circuits and offer limited support for systematic database research, such as query optimization, physical design, and engine-level evaluation across a broad range of circuits. We present InferQ, a database-oriented benchmark for quantum circuit simulation. InferQ generates general, compositional circuits by assembling subcircuits from a set of circuit templates, emits each simulation task as an RDBMS-ready SQL workload, and extracts circuit and query features (static, graph, SQL, and dynamic) for workload characterization. InferQ also releases a large dataset of 202,975 circuits online, with a web-based viewer to support searching, filtering, and downloading circuits and feature records. In experiments across RDBMS engines (PostgreSQL, SQLite, DuckDB, and Umbra) and the widely used Qiskit Aer simulator, we find that RDBMSs achieve better peak memory usage than Qiskit Aer on more than 50% of the circuits generated by InferQ. Moreover, using InferQ features, lightweight machine learning models (linear and tree-based models) can accurately predict when SQL execution is preferable (with accuracy up to 95.3% for runtime and 97.4% for memory), enabling data-centric simulator selection and opening the door to principled optimization of SQL-based quantum circuit simulation.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)が、シミュレーションをSQLワークロードにコンパイルすることで量子回路シミュレーションを実行できることを示唆している。 初期の成果は有望だが、彼らは高度に構造化された回路の狭いセットに重点を置いており、クエリ最適化、物理設計、幅広い回路にわたるエンジンレベルの評価など、体系的なデータベース研究を限定的にサポートしている。 本稿では,量子回路シミュレーションのためのデータベース指向ベンチマークInferQを提案する。 InferQは、一連の回路テンプレートからサブ回路を組み立てて一般的な構成回路を生成し、各シミュレーションタスクをRDBMS対応のSQLワークロードとして出力し、負荷評価のために回路とクエリ機能(静的、グラフ、SQL、動的)を抽出する。 InferQはまた、202,975個のサーキットの大規模なデータセットをオンラインでリリースし、サーチ、フィルタリング、ダウンロードのサーキットとフィーチャーレコードをサポートするWebベースのビューアを提供している。 RDBMS エンジン (PostgreSQL, SQLite, DuckDB, Umbra) と広く使用されている Qiskit Aer シミュレータを用いた実験では, InferQ が生成する回路の50%以上において, RDBMS が Qiskit Aer よりも優れたピークメモリ利用を実現していることがわかった。 さらに、InferQ機能を利用することで、軽量機械学習モデル(線形およびツリーベースモデル)は、SQLの実行がいつ望ましいか(実行時に95.3%、メモリで97.4%)を正確に予測し、データ中心のシミュレータの選択を可能にし、SQLベースの量子回路シミュレーションの原理的な最適化への扉を開くことができる。

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