量子回路の特徴に応じた量子回路シミュレータ選択の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-10-21
• タイトル: 量子回路の特徴に応じた量子回路シミュレータ選択の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Examination of quantum circuit simulator selection according to the characteristics of quantum circuits
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 富士通株式会社
• 著者所属: 富士通株式会社
• 著者所属: 富士通株式会社
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者名: 猪谷, 宜彦; 木村, 悠介; 小山, 純平; 佐藤, 周行; 藤田, 昌宏
• 著者名(英): Norihiko, Itani; Yusuke, Kimura; Junpei, Koyama; Hiroyuki, Sato; Masahiro, Fujita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 量子回路シミュレータは，状態ベクトル型や決定グラフ型など様々な方式が提案されている．各方式には実行時間に差があり，計算する量子回路の特徴に合わせて適切に選択して使い分けたい．本研究では，機械学習技術を用いて，様々な量子アルゴリズムを各シミュレータ方式で計算した実行時間と回路の特徴を教師データとして学習し，適切なシミュレータの選択モデルを生成することを提案する．ベンチマーク用の約 570 個の量子回路データを用いて学習および評価した結果，約 9 割の正解率で実行時間が最短レベルのシミュレータ方式を予測できた．これによって提案手法が適切なシミュレータ方式を選択するのに有望な手法であることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Various types of quantum circuit simulators such as state vector-based and decision diagram-based quantum simulators have been proposed. Each method has its own strengths and weaknesses, so it is important to select the appropriate simulator according to the characteristics of the quantum circuit. This study proposes to use machine learning techniques to generate appropriate simulator selection model by learning the execution time and circuit characteristics of various quantum algorithms calculated by each simulator method as training data. With around 570 quantum circuit data for benchmarking, to the proposed method predicts the best simulator with an accuracy rate of approximately 90%. It was found that the proposed method is promising for selecting an appropriate simulator.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12894105
• 書誌情報: 研究報告量子ソフトウェア（QS）; 巻 2024-QS-13, 号 16, p. 1-7, 発行日 2024-10-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2435-6492
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会