Notice bibliographique
Résumé
The qubit technologies, basis gate set, noise behavior, speed and coupling architecture are among the various factors that vary among various backends. Although third-party cloud providers offering quantum hardware as a service offer lower cost and flexibility to the users to choose from several qubit technologies, quantum hardware, and coupling maps; the actual execution of the program is not clearly visible to the customer. The success of the user program, in addition to various other metadata such as cost, performance, & number of iterations to converge, depends on the error rate of the backend used. Moreover, the third-party provider and/or tools (e.g., hardware allocator and mapper) may hold insider/outsider adversarial agents to conserve resources and maximize profit by running the quantum circuits on error-prone hardware. Thus it is important to gain visibility of the backend from various perspectives of the computing process e.g., execution, transpilation and outcomes. In this paper, we estimate the error rate of the backend from the original and transpiled circuit. Although many quantum services providers publish the error rates of their backends, we assume that such information may not be accurate and/or correspond to the actual hardware allocated to the program. For the forensics we propose two complementary approaches. First, we exploit the fact that qubit mapping and routing steps of the transpilation process select qubits and qubit pairs with low gate errors to minimize overall error accumulation. We leverage this to rank qubit links into bins and compare with publicly available data we are able to assign a bin rank within a difference of 2 with respect to the actual bin for upto <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{8 3. 5 \%}$</tex> of the qubit links in IBM Sherbrooke and <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{8 0 \%}$</tex> in IBM Brisbane, 127 qubit IBM backends. Second, we derive the error rates of the backends from a pool of programs by solving fidelity equations using numerical nonlinear optimizer. We achieve upto <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$92.7 \%(97.3 \%)$</tex> accuracy for single qubit (2 qubit) gate error rates.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».