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摘要 — 量子计算 (QC) 有望为优化、模拟和机器学习中的特定问题提供比传统方法更快的速度。随着量子计算在实际应用方面的进展，分析和比较不同量子解决方案的需求日益增加。虽然存在不同的低级基准，但它们往往不能提供足够的洞察力来了解现实世界的应用程序级性能。我们提出了一种以应用为中心的基准测试方法和量子计算应用基准测试 (QUARK) 框架，以促进 QC 应用基准测试的研究和创建。本文确立了三项重大贡献：(1) 它为应用级基准测试提供了案例，并对两个参考问题提供了深入的“纸笔”基准测试公式：来自工业领域的机器人路径和车辆选择优化；(2) 它提出了用于设计、实施、执行和分析基准测试的开源 QUARK 框架； （3）它基于不同的已知和需要的扩展、经典和量子算法方法为这两个参考问题提供了多种参考实现，并分析了它们在不同类型的基础设施上的性能。索引术语——量子计算、基准、优化
QUARK：量子计算应用基准测试框架
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