Robustness Evaluation of Hybrid Quantum Neural Networks under Noise Models via System-Level Error Mitigation
이 논문은 PennyLane, Qiskit Aer, Mitiq 를 활용하여 잡음 모델별 특성을 분석한 결과, 하이브리드 양자 신경망의 성능 저하와 오류 완화 기법 (ZNE, DDD, LRE, PEC) 의 효과가 잡음 유형과 강도에 크게 의존하며, NISQ 환경에서의 실용적 강건성 향상을 위해서는 맥락에 맞는 맞춤형 완화 전략이 필요함을 규명했습니다.