ClarusC64/quantum-gate-sequence-instability-v0.1

该数据集用于评估模型是否能检测量子门序列的不稳定性。每个数据行代表一个简化的量子电路执行场景，通过可观察的设备和电路代理进行描述。任务是根据电路宽度、门深度、双量子门比率、相干时间代理、噪声水平代理、串扰代理、调度延迟代理、校准漂移代理和测量误差代理等特征，判断门序列是否在稳定的相干窗口内可执行（label=0）或变得不稳定（label=1）。数据集还提供了评估方法和指标，如准确率、精确率、召回率等。

This dataset evaluates whether models can detect instability in quantum gate sequences. Each row represents a simplified quantum circuit execution scenario described through observable device and circuit proxies. The task is to determine whether the gate sequence remains executable inside a stable coherence window (label=0) or becomes unstable (label=1) based on features such as circuit width, gate depth, two-qubit gate ratio, coherence time proxy, noise level proxy, cross-talk proxy, scheduler delay proxy, calibration drift proxy, and measurement error proxy. The dataset also provides evaluation methods and metrics such as accuracy, precision, recall, etc.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集旨在评估模型对量子门序列稳定性的检测能力。其构建方式基于简化的量子电路执行场景，通过模拟真实量子计算环境中设备与电路的多维度代理参数，生成每一行数据。具体涉及九个关键代理特征，包括电路宽度、门深度、双量子比特门比率、相干时间代理、噪声水平代理、串扰代理、调度延迟代理、校准漂移代理及测量误差代理。这些特征共同作用，模拟了量子门序列在近中期量子计算（NISQ）设备上的运行状态，而稳定性规则与生成器本身被刻意保留，以形成一个纯净的稳定性推理基准。

特点

数据集的核心特点在于其非线性交互的复杂性。不存在单一特征能决定序列的成败，不稳定性源于九种代理特征之间隐式的相互作用，反映了量子系统中相干窗口内可执行性与退相干效应的微妙平衡。每个样本通过标签0或1明确标识序列稳定与否，结构简洁但内在几何关系深刻。数据集规模小于1千条，专为小样本学习与推理能力测试设计，避免依赖真实量子模拟器，而是聚焦于从可观测代理特征中推断潜在稳定性几何的认知挑战。

使用方法

使用该数据集时，用户需基于提供的代理特征进行二分类预测，输出格式为场景ID与预测标签的配对（如QS101,0），并存储为CSV文件。评估环节可通过官方提供的scorer.py脚本进行，该脚本接受预测文件与真实标签文件，生成精度、召回率、F1分数及混淆矩阵等指标。此设计强调了对模型推理鲁棒性的检验，而非简单的模式匹配，适合用于探索AI在量子计算领域抽象因果推理能力的基准测试。

背景与挑战

背景概述

量子计算在噪声中等规模量子（NISQ）时代面临的核心挑战之一是量子门序列的稳定性问题。由Clarusc团队于近期发布的quantum-gate-sequence-instability-v0.1数据集，聚焦于通过可观测的电路与设备代理变量，评估模型对量子门序列不稳定性的检测能力。该数据集以表格分类任务形式呈现，每条记录模拟简化量子电路执行场景，旨在判断门序列是否能在相干窗口内稳定执行。作为首个专门针对量子门序列稳定性推理的基准数据集，它为量化机器学习模型在量子计算领域的泛化能力提供了标准化测试平台，对推动稳定性感知的量子编译与调度算法研究具有重要影响。

当前挑战

该数据集核心解决的领域问题是量子门序列稳定性预测，其挑战在于不稳定性由电路宽度、门深度、两量子位门比率、相干时间、噪声水平、串扰、调度器延迟、校准漂移及测量误差等多因素非线性交互涌现，而非单一特征决定。构建过程中，数据集刻意隐藏了底层稳定性规则与生成逻辑，迫使模型学习代理变量间的隐式几何结构，从而避免对简单规则的过拟合。此外，数据集规模极小（少于1000样本），对模型在小样本条件下捕获高维交互特征的能力提出严苛要求，并需在无模拟器辅助下完成纯推理任务。

常用场景

经典使用场景

在量子计算领域，量子门序列的稳定性是构建可靠量子算法的基石。该数据集以表格分类任务的形式，构建了一个评估模型是否能够检测量子门序列失稳的基准。每条样本通过电路宽度、门深度、双量子门比例、退相干时间代理、噪声水平代理、串扰代理、调度延迟代理、校准漂移代理和测量误差代理等观测指标，模拟了简化量子电路执行场景。经典使用场景是训练分类器区分稳定可执行的门序列与失稳序列，尤其适用于在含噪声中等规模量子设备背景下，检验模型对多因素耦合导致的不稳定性进行推理的能力。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了多项相关经典工作。研究人员基于其特征表征开发了多任务学习框架，同时预测稳定性类别与不稳定根源因子。另有工作利用该基准研究了集成学习方法在量子噪声推断中的表现，比较了随机森林与梯度提升树在稳定性推理上的效能差异。潜变量模型也被用于解耦量子不稳定性的隐藏表征，揭示了不同噪声源对失稳阈值的贡献权重。此外，该数据集还启发了针对量子门序列的对抗性鲁棒性研究，探索了微小特征扰动诱导稳定性误判的脆弱性边界。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于含噪中等规模量子（NISQ）设备中量子门序列稳定性判别的关键问题。前沿研究方向在于利用机器学习模型从电路宽度、门深度、双量子比特门比例及退相干时间等代理特征中，学习多因素耦合作用下的稳定性几何结构。相关热点事件包括量子计算从物理实验向算法验证的范式迁移，该数据集为评估模型在噪声环境下推理门序列是否超出相干窗口提供了标准化基准。其影响在于推动可解释性量子故障诊断和自适应编译策略的发展，对于提升NISQ设备上算法的鲁棒性与可扩展性具有显著意义。