Основы квантовых вычислений и их связь с разработкой программного обеспечения
Рейес ХУАРЕС-РАМИРЕС,
Чристиан Ксавьер НАВАРРО-КОТА,
Саманта ХИМЕНЕС,
Алан Давид РАМИРЕС-НОРЬЕГА,
Ма Вероника ТАПИЯ-ИБАРРА,
Сесар Артуро ГЕРРА-ГАРСИЯ,
Эктор Херардо ПЕРЕС-ГОНСАЛЕС,
Карлос Альберто ФЕРНАНДЕС-И-ФЕРНАНДЕС https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(1)-6
Аннотация
Принципы квантовой механики – суперпозиция, запутанность, измерение и декогерентность – формируют основу квантовых вычислений. Кубиты, которые являются абстрактными объектами, представляемые математическими выражениями, моделирующими законы квантовой физики, являются фундаментальными строительными блоками вычислений. Программное обеспечение является, наряду с квантовым оборудованием, ключевым компонентом квантовых вычислений. Программы строятся на основе алгоритмов, которые реализуются с помощью логических вентилей и квантовых схем. Эти качества делают квантовые вычисления парадигмой, которую трудно понять тем, кто не имеет специального физического образования. Для этой новой парадигмы очень важно выработать концептуальные основы, главные принципы. В статье представлен таксономический взгляд на фундаментальные концепции квантовых вычислений и другие концепции, которые объединяют возникающую дисциплину квантовой программной инженерии. Основной целью систематического обзора является выявление основных идей, лежащих в основе квантовых вычислений и квантового программного обеспечения, в рамках сделанного обзора мы провели квазисистематическое картирование. Результаты могут служить отправной точкой для учителей информатики и студентов при изучении этой предметной области.
Ключевые слова
При поддержке: Мы благодарны Отделению науки и техники Университета Гуанахуато за предоставление творческого отпуска. Также благодарим Центр математических исследований, предоставивший доступ к электронным базам данных. Наконец, мы благодарим Автономный университет Нижней Калифорнии за финансирование этого исследования в рамках проектов 3908_300/6/C/63/23 «Квантовые вычисления: последствия для программной инженерии и компетенции инженера-программиста», 23ª «Привлечение учащихся к исследовательским проектам», также команду Мексиканской сети программной инженерии, которая участвует в этом проекте и обзоре литературы.
Об авторах
Рейес ХУАРЕС-РАМИРЕС
Автономный университет Нижней Калифорнии
Мексика
Мексика
Имеет степень PhD по программированию, профессор Автономного университета Нижней Калифорнии (Мексика) с 2002 года. Эксперт в области программной инженерии, в настоящее время является Президентом Мексиканской сети программной инженерии – мексиканской профессиональной ассоциации, продвигающей научные и образовательные инициативы в области программной инженерии. Сфера научных интересов: программная инженерия, человеко-машинное взаимодействие. В последнее время занялся изучением основ квантовых вычислений. Участник Мексиканской национальной исследовательской системы.
Чристиан Ксавьер НАВАРРО-КОТА
Автономный университет Нижней Калифорнии
Мексика
Мексика
Имеет степень PhD по программированию от испанского Университета Кастилии в Ла-Манче. В настоящее время работает профессором Автономного университета Нижней Калифорнии в городе Энсенада, штат Нижняя Калифорния, Мексика. Его научные интересы включают образовательные технологии, мобильные и повсеместные вычисления, человеко-машинное взаимодействие, исследования опыта взаимодействия.
Саманта ХИМЕНЕС
Автономный университет Нижней Калифорнии
Мексика
Мексика
Имеет основное образование в области вычислительной техники, степень магистра в области обработки данных и степень PhD по программированию. Она является профессором в мексиканском Автономном университете Нижней Калифорнии, город Валье-де-лас-Пальмас, Нижняя Калифорния, Мексика, а также приглашенным преподавателем в Университете Глобальных знаний, Сан-Диего, участвует в мексиканской Национальной системе поддержки исследователей. Сфера её научных интересов: человеко-машинное взаимодействие, диалоговые системы, аффективные вычисления и образовательные системы.
Алан Давид РАМИРЕС-НОРЬЕГА
Автономный университет Синалоа
Мексика
Мексика
Получил степень магистра прикладных вычислений в Автономном университете Синалоа и степень PhD по программированию в Автономном университете Нижней Калифорнии. Он является штатным профессором и исследователем в Университете Синалоа, членом мексиканской Национальной системы поддержки исследователей уровня 1 в области IX (междисциплинарные исследования). Имеет несколько публикаций в известных журналах (JCR, SCOPUS), выступал на национальных и международных конференциях по темам, связанным с интеллектуальными системами обучения, разработкой программного обеспечения и добычей данных, последняя из которых является основной областью интересов. Кроме того, руководил подготовкой бакалавров, магистров и докторов по различным направлениям и специальностям.
Ма Вероника ТАПИЯ-ИБАРРА
Технологический институт Леона
Мексика
Мексика
Инженер, основное образование – вычислительные инженерные системы, завершившееся получением степени магистра. Работает профессором в Технологическом институте Леона, Гуанахуато, Мексика, где преподает курсы по вычислительной технике и программированию.
Сесар Артуро ГЕРРА-ГАРСИЯ
Автономный университет Сан-Луис-Потоси
Мексика
Мексика
Имеет ученую степень PhD Университета Кастилии, Ла-Манча, Испания. Профессор Автономного университета Сан-Луис-Потоси, член мексиканской Национальной системы поддержки исследователей. Сфера научных интересов: инженерия требований, программная инженерия, качество данных и информации, научное волонтерство и информационная безопасность.
Эктор Херардо ПЕРЕС-ГОНСАЛЕС
Автономный университет Сан-Луис-Потоси
Мексика
Мексика
Штатный профессор-исследователь Автономного университета Сан-Луис-Потоси (Мексика), имеет ученую степень доктора компьютерных наук. Автор научных статей и глав в книгах по автоматизации проектирования программного обеспечения и человеко-машинного взаимодействия, выступал с научными докладами на международных конференциях в США, Канаде, Великобритании, Португалии и в Сингапуре, участвует в мексиканской Национальной системе поддержки исследователей. Область научных интересов: проектирование программного обеспечения, преподавание методов разработки программного обеспечения, обработка цифровых изображений, разработка программного обеспечения для квантовых компьютеров.
Карлос Альберто ФЕРНАНДЕС-И-ФЕРНАНДЕС
Технологический университет Миштека
Мексика
Мексика
Имеет степень PhD университета Шеффилда по программированию, эксперт в области программирования. В настоящее время возглавляет Институт вычислений в Технологическом университете в мексиканском регионе Миштека, координирует магистерские программы по прикладным аспектам вычислительных технологий. Сфера научных интересов: визуальное моделирование, гибкие технологии разработки и формальные спецификации программного обеспечения.
Список литературы
1. M. A. Nielsen and I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, 10th edition. Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press, 2016.
2. A. A. Khan et al., “Agile Practices for Quantum Software Development: Practitioners Perspectives,” ArXiv, vol. abs/2210.09825, 2022.
3. A. J. et al., “Quantum Algorithm Implementations for Beginners,” Apr. 2018, doi: 10.1145/3517340.
4. J. J. García-Ripoll, “Specialty Grand Challenge: Quantum engineering,” Frontiers in Quantum Science and Technology, vol. 1, Sep. 2022, doi: 10.3389/frqst.2022.1029525.
5. S. T. Marella and H. S. K. Parisa, “Introduction to Quantum Computing,” in Quantum Computing and Communications, Y. Zhao, Ed., Rijeka: IntechOpen, 2020, p. Ch. 5. doi: 10.5772/intechopen.94103.
6. M. Weingärtner and T. Weingärtner, “Quantum Tic-Tac-Toe - learning the concepts of quantum mechanics in a playful way,” Computers and Education Open, vol. 4, p. 100125, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.caeo.2023.100125.
7. U. Awan, L. Hannola, A. Tandon, R. K. Goyal, and A. Dhir, “Quantum computing challenges in the software industry. A fuzzy AHP-based approach,” Inf Softw Technol, vol. 147, p. 106896, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.106896.
8. T. G. Wong, Introduction to Classical and Quantum Computing. Omaha, Nebraska: Rooted Grove, 2022.
9. N. S. Yanofsky and M. A. Mannucci, Quantum computing for computer scientists. New York, NY: Cambridge University Press, 2008.
10. E. Rieffel and W. Polak, QUANTUM COMPUTING A Gentle Introduction. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2011.
11. J. Zhao, Quantum Software Engineering: Landscapes and Horizons. 2020.
12. P. Zhao, J. Zhao, and L. Ma, “Identifying Bug Patterns in Quantum Programs,” in 2021 IEEE/ACM 2nd International Workshop on Quantum Software Engineering (Q-SE), 2021, pp. 16–21. doi: 10.1109/Q-SE52541.2021.00011.
13. P. P. Angara, U. Stege, A. MacLean, H. A. Müller, and T. Markham, “Teaching Quantum Computing to High-School-Aged Youth: A Hands-On Approach,” IEEE Transactions on Quantum Engineering, vol. 3, pp. 1–15, 2022, doi: 10.1109/TQE.2021.3127503.
14. M. Mykhailova and K. M. Svore, “Teaching Quantum Computing through a Practical Software-Driven Approach: Experience Report,” in Proceedings of the 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education, in SIGCSE ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 1019–1025. doi: 10.1145/3328778.3366952.
15. J. Singh and K. S. Bhangu, “Contemporary Quantum Computing Use Cases: Taxonomy, Review and Challenges,” Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 30, no. 1, pp. 615–638, 2023, doi: 10.1007/s11831-022-09809-5.
16. C. D. Aiello et al., “Achieving a quantum smart workforce,” Quantum Sci Technol, vol. 6, no. 3, p. 030501, Jul. 2021, doi: 10.1088/2058-9565/abfa64.
17. G. R. Oliver, Foundations of the assumed business operations and strategy body of knowledge (BOSBOK) : an outline of shareable knowledge. Sidney: Sydney University Press, 2012.
18. P. Bourque and R. E. Fairley, “Guide to the Software Engineering Body of Knowledge, Version 3.0,” 2014.
19. T. I. Ören, “Toward the Body of Knowledge of Modeling and Simulation,” in Interservice/Industry Training, Simulation, and Education Conference (I/ITSEC) 2005, 2005.
20. G. Romme, The Quest for Professionalism: The Case of Management and Entrepreneurship. Oxford: Oxford University Press, 2016.
21. H. Hart and C. Baehr, “Sustainable Practices for Developing a Body of Knowledge,” Tech Commun, vol. 60, no. 4, pp. 259–266, 2013, [Online]. Available: https://www.jstor.org/stable/26464355
22. S. S. Gill et al., “Quantum Computing: A Taxonomy, Systematic Review and Future Directions,” Sep. 2020, doi: 10.48550/arxiv.2010.15559.
23. L. S. Barbosa, “Software Engineering for ‘Quantum Advantage,’” in Proceedings of the IEEE/ACM 42nd International Conference on Software Engineering Workshops, in ICSEW’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 427–429. doi: 10.1145/3387940.3392184.
24. G. Pontolillo and M. R. Mousavi, “A Multi-Lingual Benchmark for Property-Based Testing of Quantum Programs,” in 2022 IEEE/ACM 3rd International Workshop on Quantum Software Engineering (Q-SE), 2022, pp. 1–7. doi: 10.1145/3528230.3528395.
25. Y.-P. Liao, Y.-L. Cheng, Y.-T. Zhang, H.-X. Wu, and R.-C. Lu, “The interactive system of Bloch sphere for quantum computing education,” in 2022 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2022, pp. 718–723. doi: 10.1109/QCE53715.2022.00097.
26. G. P. Temporão, T. B. S. Guerreiro, P. S. C. Ripper, and A. M. B. Pavani, “Teaching Quantum Computing without prerequisites: a case study,” in 2022 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2022, pp. 673–676. doi: 10.1109/QCE53715.2022.00090.
27. M. Mykhailova, “Developing Programming Assignments for Teaching Quantum Computing and Quantum Programming,” in 2022 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), 2022, pp. 688–692. doi: 10.1109/QCE53715.2022.00092.
28. C. Hughes, D. Finke, D.-A. German, C. Merzbacher, P. M. Vora, and H. J. Lewandowski, “Assessing the Needs of the Quantum Industry,” Aug. 2021, doi: 10.48550/arxiv.2109.03601.
29. K. Petersen, R. Feldt, S. Mujtaba, and M. Mattsson, “Systematic Mapping Studies in Software Engineering,” pp. 1–10, 2008, doi: 10.14236/ewic/EASE2008.8.
30. B. Barn, S. Barat, and T. Clark, “Conducting Systematic Literature Reviews and Systematic Mapping Studies,” in Proceedings of the 10th Innovations in Software Engineering Conference, in ISEC ’17. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2017, pp. 212–213. doi: 10.1145/3021460.3021489.
31. K. Petersen, S. Vakkalanka, and L. Kuzniarz, “Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering: An update,” Inf Softw Technol, vol. 64, pp. 1–18, 2015, doi: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2015.03.007.
32. B. Kitchenham and S. Charters, “Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering,” Technical report, EBSE Technical Report EBSE-2007-01, 2007. [Online]. Available: https://www.cs.auckland.ac.nz/~norsaremah/2007%20Guidelines%20for%20performing%20SLR%20in%20SE%20v2.3.pdf
33. B. A. Kitchenham, “Systematic reviews,” in 10th International Symposium on Software Metrics, 2004. Proceedings., 2004, pp. xii–xii. doi: 10.1109/METRIC.2004.1357885.
34. J. Hannay, D. Sjøberg, and T. Dybå, “A Systematic Review of Theory Use in Software Engineering Experiments,” Software Engineering, IEEE Transactions on, vol. 33, pp. 87–107, Mar. 2007, doi: 10.1109/TSE.2007.12.
35. G. Tebes, D. Peppino, P. Becker, and L. Olsina, Enhancing the Process Specification for Systematic Literature Reviews. 2019. doi: 10.13140/RG.2.2.14262.96321/1.
36. P. Brereton, B. A. Kitchenham, D. Budgen, M. Turner, and M. Khalil, “Lessons from applying the systematic literature review process within the software engineering domain,” Journal of Systems and Software, vol. 80, no. 4, pp. 571–583, 2007, doi: https://doi.org/10.1016/j.jss.2006.07.009.
37. B. Kitchenham, E. Mendes, and G. Travassos, “Cross versus Within-Company Cost Estimation Studies: A Systematic Review,” Software Engineering, IEEE Transactions on, vol. 33, pp. 316–329, Jun. 2007, doi: 10.1109/TSE.2007.1001.
38. M. R. W. Hiebl, “Sample Selection in Systematic Literature Reviews of Management Research,” Organ Res Methods, vol. 26, no. 2, pp. 229–261, Jan. 2021, doi: 10.1177/1094428120986851.
39. V. Garousi, M. Felderer, and M. V Mäntylä, “Guidelines for including grey literature and conducting multivocal literature reviews in software engineering,” Inf Softw Technol, vol. 106, pp. 101–121, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2018.09.006.
40. A. Sarkar, “Automated Quantum Software Engineering: why? what? how?,” Dec. 2022, doi: 10.48550/arxiv.2212.00619.
41. B. Weder, J. Barzen, F. Leymann, and D. Vietz, “Quantum Software Development Lifecycle,” Jun. 2021, doi: 10.48550/arxiv.2106.09323.
42. A. A. Khan et al., “Software Architecture for Quantum Computing Systems -- A Systematic Review,” Feb. 2022, Accessed: Mar. 18, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2202.05505
43. M. De Stefano, F. Pecorelli, D. Di Nucci, F. Palomba, and A. De Lucia, “Software Engineering for Quantum Programming: How Far Are We?,” Mar. 2022, doi: 10.48550/arxiv.2203.16969.
44. M. A. Serrano, J. A. Cruz-Lemus, R. Perez-Castillo, and M. Piattini, “Quantum Software Components and Platforms: Overview and Quality Assessment,” ACM Comput. Surv., vol. 55, no. 8, Dec. 2022, doi: 10.1145/3548679.
45. M. Piattini and J. M. Murillo, “Quantum Software Engineering Landscape and Challenges,” in Quantum Software Engineering, M. A. Serrano, R. Pérez-Castillo, and M. Piattini, Eds., Cham: Springer International Publishing, 2022, pp. 25–38. doi: 10.1007/978-3-031-05324-5_2.
46. M. Openja, M. M. Morovati, L. An, F. Khomh, and M. Abidi, “Technical debts and faults in open-source quantum software systems: An empirical study,” Journal of Systems and Software, vol. 193, p. 111458, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111458.
47. S. Singh, M. T. Pandian, A. K. Aggarwal, S. P. Awasthi, H. Bhardwaj, and J. Pruthi, “Quantum learning theory: A classical perspective for quantum image,” Mater Today Proc, vol. 80, pp. 2786–2793, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.07.039.
48. G. Arun and V. Mishra, “A review on quantum computing and communication,” in 2014 2nd International Conference on Emerging Technology Trends in Electronics, Communication and Networking, 2014, pp. 1–5. doi: 10.1109/ET2ECN.2014.7044953.
49. J. Singh and M. Singh, “Evolution in Quantum Computing,” in 2016 International Conference System Modeling & Advancement in Research Trends (SMART), 2016, pp. 267–270. doi: 10.1109/SYSMART.2016.7894533.
50. S. Aralikatti, “Quantum Computing: Challenges and Opportunities,” in 2021 Fourth International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT), 2021, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICECCT52121.2021.9616647.
51. M. Dickson, “NON-RELATIVISTIC QUANTUM MECHANICS,” in Philosophy of Physics, J. Butterfield and J. Earman, Eds., Amsterdam: North-Holland, 2007, pp. 275–415. doi: https://doi.org/10.1016/B978-044451560-5/50007-5.
52. B. Sodhi and R. Kapur, “Quantum Computing Platforms: Assessing the Impact on Quality Attributes and SDLC Activities,” in 2021 IEEE 18th International Conference on Software Architecture (ICSA), 2021, pp. 80–91. doi: 10.1109/ICSA51549.2021.00016.
53. J. Bub, “Quantum Mechanics as a Principle Theory,” Studies in History and Philosophy of Science Part B: Studies in History and Philosophy of Modern Physics, vol. 31, no. 1, pp. 75–94, 2000, doi: https://doi.org/10.1016/S1355-2198(99)00032-5.
54. J. Hilgevoord, “The uncertainty principle for energy and time,” Am J Phys, vol. 64, no. 12, pp. 1451–1456, Dec. 1996, doi: 10.1119/1.18410.
55. J. Hilgevoord, “The uncertainty principle for energy and time. II,” Am J Phys, vol. 66, no. 5, pp. 396–402, May 1998, doi: 10.1119/1.18880.
56. E. Sakai, “On the principles of quantum mechanics,” May 2004, doi: 10.48550/arxiv.quant-ph/0405069.
57. D. J. Velleman, “Probability and quantum mechanics,” Am J Phys, vol. 66, no. 11, pp. 967–969, Nov. 1998, doi: 10.1119/1.19007.
58. W. B. Hodge, S. V Migirditch, and W. C. Kerr, “Electron spin and probability current density in quantum mechanics,” Am J Phys, vol. 82, no. 7, pp. 681–690, Jun. 2014, doi: 10.1119/1.4868094.
59. L. Masanes, T. D. Galley, and M. P. Müller, “The measurement postulates of quantum mechanics are operationally redundant,” Nat Commun, vol. 10, no. 1, p. 1361, 2019, doi: 10.1038/s41467-019-09348-x.
60. D. Bacon, “Decoherence, Control, and Symmetry in Quantum Computers,” May 2003, Accessed: Mar. 20, 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/quant-ph/0305025
61. S. Popescu, “Nonlocality beyond quantum mechanics,” Nat Phys, vol. 10, no. 4, pp. 264–270, 2014, doi: 10.1038/nphys2916.
62. N. C. Jones et al., “Layered Architecture for Quantum Computing,” Phys Rev X, vol. 2, no. 3, p. 31007, Jul. 2012, doi: 10.1103/PhysRevX.2.031007.
63. D. Fortunato, J. CAMPOS, and R. ABREU, “Mutation Testing of Quantum Programs: A Case Study With Qiskit,” IEEE Transactions on Quantum Engineering, vol. 3, pp. 1–17, 2022, doi: 10.1109/TQE.2022.3195061.
64. R. Van Meter and M. Oskin, “Architectural implications of quantum computing technologies,” ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems (JETC), vol. 2, pp. 31–63, 2006.
65. A. G. Jordan, “Frontiers of research and future directions in information and communication technology,” Technol Soc, vol. 30, no. 3, pp. 388–396, 2008, doi: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2008.05.002.
66. C. A. Perez-Delgado and H. G. Perez-Gonzalez, “Towards a Quantum Software Modeling Language,” Jun. 2020, Accessed: Mar. 18, 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2006.16690
67. P. W. Shor, “Algorithms for quantum computation: discrete logarithms and factoring,” Proceedings 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, pp. 124–134, 1994.
68. L. Zhao, C. A. Pérez-Delgado, and J. F. Fitzsimons, “Fast graph operations in quantum computation,” Phys Rev A (Coll Park), vol. 93, no. 3, p. 032314, Mar. 2016, doi: 10.1103/PhysRevA.93.032314.
69. C. A. Pérez-Delgado, “A Quantum Software Modeling Language,” in Quantum Software Engineering, M. A. Serrano, R. Pérez-Castillo, and M. Piattini, Eds., Cham: Springer International Publishing, 2022, pp. 103–119. doi: 10.1007/978-3-031-05324-5_6.
70. J. A. Miszczak, High-level Structures in Quantum Computing. Springer Cham, 2012.
71. B. Heim et al., “Quantum programming languages,” Nature Reviews Physics, vol. 2, no. 12, pp. 709–722, 2020, doi: 10.1038/s42254-020-00245-7.
72. O. Ayoade, P. Rivas, and J. Orduz, “Artificial Intelligence Computing at the Quantum Level,” Data (Basel), vol. 7, no. 3, p. 28, Feb. 2022, doi: 10.3390/data7030028.
73. A. García de la Barrera, I. García-Rodríguez de Guzmán, M. Polo, and M. Piattini, “Quantum software testing: State of the art,” Journal of Software: Evolution and Process, vol. n/a, no. n/a, p. e2419, Dec. 2021, doi: https://doi.org/10.1002/smr.2419.
74. M. Paltenghi, “Cross-Platform Testing of Quantum Computing Platforms,” in 2022 IEEE/ACM 44th International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE-Companion), 2022, pp. 269–271. doi: 10.1145/3510454.3517061.
75. N. Costa, J. P. Fernandes, and R. Abreu, “Asserting the Correctness of Shor Implementations Using Metamorphic Testing,” in Proceedings of the 1st International Workshop on Quantum Programming for Software Engineering, in QP4SE 2022. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022, pp. 32–36. doi: 10.1145/3549036.3562062.
76. D. Fortunato, J. Campos, and R. Abreu, “QMutPy: A Mutation Testing Tool for Quantum Algorithms and Applications in Qiskit,” in Proceedings of the 31st ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis, in ISSTA 2022. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022, pp. 797–800. doi: 10.1145/3533767.3543296.
77. J. Wang, Q. Zhang, G. H. Xu, and M. Kim, “QDiff: Differential Testing of Quantum Software Stacks,” in 2021 36th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), 2021, pp. 692–704. doi: 10.1109/ASE51524.2021.9678792.
78. S. Honarvar, M. R. Mousavi, and R. Nagarajan, “Property-Based Testing of Quantum Programs in Q#,” in Proceedings of the IEEE/ACM 42nd International Conference on Software Engineering Workshops, in ICSEW’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 430–435. doi: 10.1145/3387940.3391459.
79. X. Wang, P. Arcaini, T. Yue, and S. Ali, “QuSBT: Search-Based Testing of Quantum Programs,” in Proceedings of the ACM/IEEE 44th International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings, in ICSE ’22. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2022, pp. 173–177. doi: 10.1145/3510454.3516839.
80. M. Trinca, J. F. Ferreira, and R. Abreu, “A Preliminary Study on Generating Well-Formed Q# Quantum Programs for Fuzz Testing,” in 2022 IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW), 2022, pp. 118–121. doi: 10.1109/ICSTW55395.2022.00033.
81. J. Campos and A. Souto, “QBugs: A Collection of Reproducible Bugs in Quantum Algorithms and a Supporting Infrastructure to Enable Controlled Quantum Software Testing and Debugging Experiments,” in 2021 IEEE/ACM 2nd International Workshop on Quantum Software Engineering (Q-SE), 2021, pp. 28–32. doi: 10.1109/Q-SE52541.2021.00013.
82. D. Fortunato, J. Campos, and R. Abreu, “Mutation Testing of Quantum Programs Written in QISKit,” in 2022 IEEE/ACM 44th International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE-Companion), 2022, pp. 358–359. doi: 10.1145/3510454.3528649.
83. D. Zhu, S. Wang, J. Han, R. Wei, J. Wu, and L. Song, “Research on method for adding new friends to instant messaging system based on SIP in quantum communication network,” in 2015 6th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), 2015, pp. 467–469. doi: 10.1109/ICSESS.2015.7339098.
84. J. Wang et al., “QuanFuzz: Fuzz Testing of Quantum Program,” ArXiv, vol. abs/1810.10310, 2018.
85. V. V Kornyak, “Dynamic Simulation of Quantum Entanglement in Finite Quantum Mechanics: A Computer Algebra Approach,” Programming and Computer Software, vol. 47, no. 2, pp. 124–132, 2021, doi: 10.1134/S0361768821020067.
86. L. Vives, K. Melendez, and A. Dávila, “ISO/IEC 29110 and Software Engineering Education: A Systematic Mapping Study,” Programming and Computer Software, vol. 48, no. 8, pp. 745–755, 2022, doi: 10.1134/S0361768822080229.
87. R. Juárez-Ramírez et al., “How COVID-19 Pandemic affects Software Developers’ Wellbeing, and the Necessity to strengthen Soft Skills,” Programming and Computer Software, vol. 48, no. 8, pp. 614–631, 2022, doi: 10.1134/S0361768822080047.
Рецензия
Для цитирования:
ХУАРЕС-РАМИРЕС Р., НАВАРРО-КОТА Ч.К., ХИМЕНЕС С., РАМИРЕС-НОРЬЕГА А.Д., ТАПИЯ-ИБАРРА М., ГЕРРА-ГАРСИЯ С.А., ПЕРЕС-ГОНСАЛЕС Э.Х., ФЕРНАНДЕС-И-ФЕРНАНДЕС К.А. Основы квантовых вычислений и их связь с разработкой программного обеспечения. Труды Института системного программирования РАН. 2024;36(1):73-104. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(1)-6
For citation:
JUÁREZ-RAMÍREZ R., NAVARRO-COTA Ch.X., JIMÉNEZ S., RAMÍREZ-NORIEGA A.D., TAPIA-IBARRA M., GUERRA-GARCÍA C., PEREZ-GONZALEZ H.G., FERNÁNDEZ-Y-FERNÁNDEZ C.A. The Foundations of Quantum Computing and Their Relation to Software Engineering. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2024;36(1):73-104. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(1)-6
Послать статью по эл. почте 