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Enregistrement W4401815668 · doi:10.1007/978-3-031-64136-7_5

Verification and Validation of Quantum Software

2024· book-chapter· en· W4401815668 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesUniversität Innsbruck
Mots-clésComputer scienceSoftware verificationSoftware engineeringVerification and validationSoftwareProgramming languageSoftware constructionSoftware developmentMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Quantum software—like classic software—needs to be designed, specified, developed, and, most importantly, tested by developers. Writing tests is a complex, error-prone, and time-consuming task. Due to the particular properties of quantum physics (e.g., superposition), quantum software is inherently more complex to develop and effectively test than classical software. Nevertheless, some preliminary works have tried to bring commonly used classical testing practices for quantum computing to assess and improve the quality of quantum programs. In this chapter, we first gather 16 quantum software testing techniques that have been proposed for the IBM quantum framework, Qiskit. Then, whenever possible, we illustrate the usage of each technique (through the proposed tool that implements it, if available) on a given running example. We showcase that although several works have been proposed to ease the burn of testing quantum software, we are still in the early stages of testing in the quantum world. Researchers should focus on delivering artifacts that are usable without much hindrance to the rest of the community, and the development of quantum benchmarks should be a priority to facilitate reproducibility, replicability, and comparison between different testing techniques.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,490

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,226 · 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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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