Cross-platform hardware benchmark of style-based quantum GANs for data augmentation on superconducting and trapped-ion processors
本論文は、高エネルギー物理学のデータ拡張における固定スタイルベース量子GANの性能を、IBMの超伝導量子プロセッサibm_torinoとIonQのトラップイオン量子プロセッサaria-1の間で比較したクロスプラットフォーム・ベンチマークを提示しており、IonQがわずかに優れた統計的品質を達成した一方で、IBMのプラットフォームは大幅に高速なエンドツーエンドの実行時間を提供したことを明らかにしている。