[Paper] DynQ: 품질 가중 커뮤니티 탐지를 통한 동적 토폴로지 비종속 양자 가상 머신

Source: arXiv - 2601.19635v1

Overview

양자 클라우드 플랫폼은 근본적으로 비가상화된 상태를 유지하고 있습니다. 하드웨어가 급속히 확장되고 있음에도 불구하고, 각 사용자 프로그램은 여전히 전체 양자 프로세서를 독점하여 자원 공유, 경제적 확장성, 서비스 품질 차별화를 방해합니다. 기존의 양자 가상 머신(QVM) 설계는 토폴로지‑특정 또는 템플릿‑기반 파티셔닝을 통해 공간 다중화를 시도하지만, 이러한 접근 방식은 하드웨어 이질성, 교정 드리프트, 일시적인 결함에 취약합니다. 이러한 요인들은 실제 양자 장치에서 지배적인 문제입니다.

우리는 DynQ를 소개합니다. DynQ는 품질‑가중 커뮤니티 탐지를 이용해 양자 하드웨어를 가상화하는 최초의 동적, 토폴로지‑불변 양자 가상 머신입니다. 고정된 기하학적 영역을 강제하는 대신, DynQ는 실시간 교정 데이터를 기반으로 가중 그래프를 구성하고, 내부 게이트 품질을 최대화하면서 영역 간 결합을 최소화하는 실행 영역을 자동으로 발견합니다. 이는 고결합·저결합이라는 고전적인 가상화 원리를 양자‑네이티브 환경에 적용한 것으로, 연결 효율이 높고, 노이즈를 인식하며, 크로스토크와 결함에 강인한 실행 영역을 생성합니다.

우리는 DynQ를 다섯 개의 IBM Quantum 백엔드에서 교정‑유도 노이즈 시뮬레이션을 사용해 평가했으며, 두 개의 실제 장치에서도 최신 QVM 및 표준 컴파일 베이스라인과 비교했습니다. 공간적 품질 변동이 뚜렷한 하드웨어에서는 DynQ가 **19.1 %**까지 높은 충실도와 45.1 % 낮은 출력 오류를 달성했습니다. 일시적인 하드웨어 결함으로 인해 베이스라인 실행이 완전히 실패할 경우, DynQ는 동적으로 적응하여 86 % 이상의 충실도를 기록했습니다. 교정된 장치 그래프를 적응형 가상 하드웨어 추상화로 변환함으로써, DynQ는 양자 프로그램을 취약한 물리적 레이아웃으로부터 분리하고 신뢰할 수 있는 고활용 양자 클라우드 서비스를 가능하게 합니다.

Key Contributions

• quant‑ph
• cs.SE

Methodology

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Practical Implications

이 연구는 quant‑ph 분야의 발전에 기여합니다.

Authors

• Shusen Liu
• Pascal Jahan Elahi
• Ugo Varetto

Paper Information

• arXiv ID: 2601.19635v1
• Categories: quant‑ph, cs.SE
• Published: January 27, 2026
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