Transpilation-Aware Runtime Prediction for Noisy Quantum Circuit Simulation
यह शोध पत्र शोर वाले क्वांटम सर्किट सिमुलेशन रनटाइम की भविष्यवाणी करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और पारंपरिक रिग्रेशन मॉडल का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि पोस्ट-ट्रांसपाइलेशन जानकारी का उपयोग करने वाले मॉडल आम तौर पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करते हैं, मानक रिग्रेशन पर स्पष्ट ग्राफ मॉडलिंग की श्रेष्ठता काफी हद तक विशिष्ट बैकएंड और ट्रांसपाइलर अनुकूलन स्तर पर निर्भर करती है।