Flaky tests, tests that pass or fail nondeterministically without changes to code or environment, pose a serious threat to software reliability. While classical software engineering has developed a rich body of techniques to study flakiness, corresponding evidence for quantum software remains limited. Prior work relies mainly on static analysis or small sets of manually reported incidents, leaving open questions about their prevalence, characteristics, and detectability. This paper presents the first large-scale dynamic characterization of flaky tests in quantum software, focusing on the Qiskit Terra core library. We executed the Qiskit Terra test suite 10,000 times across 23 releases in controlled environments. For each release, we measured test-outcome variability, identified flaky tests, estimated empirical failure probabilities, analyzed recurrence across versions, used Wilson confidence intervals to quantify rerun budgets for reliable detection, and mapped flaky tests to Terra subcomponents. Across 27,026 fully qualified test identifiers, we identified 62 unique flaky tests. Although overall flakiness rates were low (0-0.17%), recurrence was substantial: 52 of 62 flaky tests (83.87%) reappeared in multiple releases, while only 10 tests (16.13%) were confined to a single release. Empirical failure probabilities spanned several orders of magnitude, with a median of $9 \times 10^{-4}$ and 34 tests (54.84%) at or below $10^{-3}$, implying that thousands to tens of thousands of executions may be required for confident detection. These results show that quantum test flakiness is rare but difficult to detect under typical continuous integration budgets. To support future research, we release a public dataset of per-test execution outcomes.


翻译:不稳定性测试(即在不更改代码或环境的情况下,通过或失败结果不确定的测试)对软件可靠性构成严重威胁。尽管经典软件工程已开发出丰富的研究技术来探索不稳定性,但关于量子软件的相应证据仍然有限。先前的工作主要依赖静态分析或少量人工报告案例,其普遍性、特征及可检测性仍存在未解问题。本文首次针对量子软件中的不稳定性测试进行大规模动态表征研究,重点聚焦于Qiskit Terra核心库。我们在受控环境下,对Qiskit Terra测试套件在23个版本中各执行10,000次。针对每个版本,我们测量了测试结果的变异性,识别出不稳定性测试,估计了经验性失败概率,分析了跨版本的复现情况,利用Wilson置信区间量化了可靠检测所需的重复运行预算,并将不稳定性测试映射至Terra子组件。在27,026个完全限定的测试标识符中,我们识别出62个独特的不稳定性测试。尽管整体不稳定性率较低(0-0.17%),但复现性显著:62个不稳定性测试中有52个(83.87%)在多个版本中重复出现,仅10个测试(16.13%)局限于单一版本。经验性失败概率跨越数个数量级,中位数为$9 \times 10^{-4}$,其中34个测试(54.84%)的概率等于或低于$10^{-3}$,这意味着可能需要数千至数万次执行才能实现可靠检测。这些结果表明,量子测试不稳定性虽罕见,但在典型持续集成预算下难以检测。为支持未来研究,我们公开了一个包含每次测试执行结果的数据集。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CMU博士论文】校准不确定性量化的方法及其效用解析
专知会员服务
22+阅读 · 2025年9月1日
【斯坦福博士论文】概率机器学习中的不确定性原理
专知会员服务
27+阅读 · 2025年8月4日
专知会员服务
14+阅读 · 2020年12月17日
【PKDD2020教程】机器学习不确定性,附88页ppt与视频
专知会员服务
95+阅读 · 2020年10月18日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
「PPT」深度学习中的不确定性估计
专知
27+阅读 · 2019年7月20日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
40+阅读 · 2019年4月27日
用模型不确定性理解模型
论智
11+阅读 · 2018年9月5日
【机器视觉】表面缺陷检测:机器视觉检测技术
产业智能官
25+阅读 · 2018年5月30日
侦测欺诈交易(异常点检测)
GBASE数据工程部数据团队
20+阅读 · 2017年5月10日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2024年3月11日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 6月17日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员