論文の概要: Qyantram: A Transparent and Verifiable Quantum Computing Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03262v1
- Date: Mon, 02 Nov 2026 15:08:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 05:28:28.925119
- Title: Qyantram: A Transparent and Verifiable Quantum Computing Platform
- Title（参考訳）: Qyantram: 透明で検証可能な量子コンピューティングプラットフォーム
- Abstract要約: QYANTRAMは4つのサブシステムからなるオープンプラットフォームであり、エビデンスに支えられた結果と独立した検証に基づいて構築されている。
検証は |0> 状態にある不活性量子ビットを利用しており、k 個の活性量子ビットの複雑さを 2N から 2k に減らしている。
誤差識別エンジンは、2.8e-17内の閉形式予測をサンプリングすることなく、全てのパウリ誤差パターンを徹底的に評価する。
機械学習エンジンは、qiskit.quantum_infoの2.0e-15で数値的な一致を達成し、25～50倍高速なトレーニングを行う。
- 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: Most quantum circuit platforms focus on idealized circuit assembly and simulation, hiding hardware compilation, error identification, and variational model training behind black-box operations. QYANTRAM addresses this gap through an open platform comprising four subsystems, built around evidence-backed results and independent verification. Its staged compilation pipeline makes every transformation traceable, while the router publishes rejected SWAP candidates and their scores for transparent decision-making. Verification exploits inactive qubits remaining in the |0> state, reducing complexity from 2^N to 2^k for k active qubits. This mathematically exact reduction enables full pre-compilation verification on 127- and 156-qubit layouts, achieving approximately 10,000x speed-ups with execution times below one millisecond. The error identification engine exhaustively evaluates all Pauli error patterns without sampling, matching closed-form predictions within 2.8e-17. Its machine-learning engine achieves numerical agreement within 2.0e-15 of qiskit.quantum_info while training 25-50 times faster. The router introduces approximately 1.27x more SWAP gates than Qiskit's SABRE due to its omission of optimization, trading routing efficiency for complete decision transparency and traceability.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの量子回路プラットフォームは、理想化された回路アセンブリとシミュレーション、ハードウェアコンパイルの隠蔽、エラー識別、ブラックボックス操作の背後にある変分モデルトレーニングに焦点を当てている。
QYANTRAMは、4つのサブシステムからなるオープンプラットフォームを通じてこのギャップに対処する。
ステージ化されたコンパイルパイプラインはすべての変換をトレース可能にし、ルータは拒否されたSWAP候補とそのスコアを透明な意思決定のために公開する。
検証は |0> 状態にある不活性量子ビットを利用しており、k 個の活性量子ビットの複雑さを 2^N から 2^k に減らしている。
この数学的に正確な削減により、127ビットと156ビットのレイアウトで完全なプリコンパイルの検証が可能となり、1ミリ秒未満の実行時間で約10,000倍のスピードアップが達成される。
誤差識別エンジンは、2.8e-17内の閉形式予測をサンプリングすることなく、全てのパウリ誤差パターンを徹底的に評価する。
機械学習エンジンは、qiskit.quantum_infoの2.0e-15で数値的な一致を達成し、25～50倍高速なトレーニングを行う。
このルータは、QiskitのSABREよりも約1.27倍のSWAPゲートを導入している。
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