研究人员开发了 InferQ，这是一个旨在评估关系数据库管理系统 (RDBMS) 在模拟量子电路方面性能的新基准测试。该基准测试生成了大量多样化的电路数据集，并将它们的模拟编译成 SQL 查询，从而能够对查询优化和引擎级评估进行系统性研究。实验表明，在内存使用方面，RDBMS 在超过一半的测试电路中可以优于 Qiskit Aer 等传统模拟器。此外，在 InferQ 提取的特征上训练的机器学习模型可以准确预测何时基于 SQL 的模拟更可取，从而实现优化的模拟器选择。 AI
影响 能够为量子计算研究实现更高效、数据驱动的模拟工具选择。
排序理由 该集群包含一篇研究论文，介绍了一种使用数据库系统评估量子电路模拟的新基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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