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Enregistrement W3216453180 · doi:10.1109/qce52317.2021.00042

A Quantum Computing Programming Language for Transparent Experiment Descriptions

2021· article· en· W3216453180 sur OpenAlexaff
Virginia Frey, Richard Rademacher, Elijah Durso-Sabina, Noah Greenberg, Nikolay Videnov, Matthew Day, Rajibul Islam, Crystal Senko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCompilerProgramming languageQuantum circuitAbstraction layerComputer architectureComputer hardwareQuantumQuantum computerSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new quantum programming language called ‘Qualia’ that enables transparent programming of quantum hardware. Qualia allows seamless integration of abstraction layers such as the digital circuit layer and the analog control pulse waveform layer. Additionally, the language supports user-issued low-level hardware instructions like FPGA actions. Mid-circuit measurements and branching decision logic support real-time, adaptive programs. This flexibility allows users to write code for everything from quantum error correction to analog quantum simulation. The combination of a user-facing calibration database and a powerful symbolic algebra framework provides users with an unprecedented level of expressiveness and transparency. We display the salient characteristics of the language structure and describe how the accompanying compiler can translate programs written in any abstraction layer into precisely timed hardware commands. Qualia provides a fully transparent programming interface that allows simultaneous circuit level and hardware level control. There is no "behind-the-scenes" circuit compilation or hardware calibration. Every command is executed exactly as the the user dictates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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