Errors in quantum programs are challenging to track down due to the uncertainty of quantum programs. Testing is, therefore, an indispensable method for assuring the quality of quantum software. Existing testing methods focus only on testing quantum programs with quantum circuits or single subroutines and, therefore, cannot effectively test quantum programs with multi-subroutines. In this paper, we first discuss several critical issues that must be considered when testing multi-subroutine quantum programs and point out the limitations and problems with existing testing methods. We then present a novel framework for testing multi-subroutine quantum programs that allow for both unit and integration testing. Our framework includes two novel test coverage criteria for the equivalent class partition of quantum variables to guide our testing tasks and techniques to test quantum programs with several common patterns. We also discuss how to generate test cases based on our framework. To evaluate the effectiveness of our testing framework, we implemented a tool called QSharpTester for testing Q\# programs with multiple subroutines. We used it to conduct experiments on hundreds of mutation programs deriving from seven original Q\# programs. The experimental results show that our testing methods can deal with broader types of quantum programs than existing ones and perform well on almost all faulty mutation programs.


翻译:量子程序错误难以追踪, 原因是量子程序的不确定性。 因此, 测试是保证量子软件质量的一个不可或缺的方法。 现有的测试方法仅侧重于用量子电路或单一子例程测试量子程序, 因此无法有效地测试多子例程的量子程序。 在本文中, 我们首先讨论在测试多子子量子程序时必须考虑的几个关键问题, 并指出现有测试方法的局限性和问题 。 然后我们提出了一个用于测试允许单位和集成测试的多子例量子程序的新框架。 我们的框架包括两个新型的量子变量等级分布测试覆盖标准, 以指导我们用几种共同模式测试量子程序的任务和技术。 我们还讨论如何根据我们的框架生成测试案例。 为了评估我们的测试框架的有效性, 我们应用了一个名为 QSharp Tester 的工具, 来测试<unk> 程序。 我们用它来对来自七个原始程序 的数百个突变方案进行实验。 我们的实验结果显示, 我们的测试方法可以处理比现有程序更广大的量子程序, 并运行更宽的程序。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

**2016年年度应用** * 无需锻炼设备,每天只需几分钟时间 * 趣味成就和奖励不断鼓励你 * 基于《纽约时报杂志》报道的7分钟科学锻炼文章
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2022年9月1日
Arxiv
69+阅读 · 2022年6月30日
Arxiv
12+阅读 · 2020年8月3日
VIP会员
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员