論文の概要: Improving Hardware Requirements for Fault-Tolerant Quantum Computing by Optimizing Error Budget Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02683v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 18:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.292627
• Title: Improving Hardware Requirements for Fault-Tolerant Quantum Computing by Optimizing Error Budget Distributions
• Title（参考訳）: エラー予算分布最適化によるフォールトトレラント量子コンピューティングのハードウェア要件の改善
• Authors: Tobias Forster, Nils Quetschlich, Mathias Soeken, Robert Wille,
• Abstract要約: この研究は、回路部品の一部が他の部品よりも効率的にエラーを補償できるという考えに基づいている。 本稿では、蓄積したデータセット上で機械学習モデルをトレーニングすることにより、任意の回路のリソース効率分布を自動的に決定する手法を提案する。 このアプローチは、これまで見つからなかったデータに基づいて機械学習モデルの予測を分析し、考慮された量子回路の75%以上の時空コストを削減することによって評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8566534826347745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant progress in quantum computing in recent years, executing quantum circuits for practical problems remains challenging due to error-prone quantum hardware. Hence, quantum error correction becomes essential but induces significant overheads in qubits and execution time, often by orders of magnitude. Obviously, these overheads must be reduced. Since many quantum applications can tolerate some noise, end users can provide a maximum tolerated error, the error budget, to be considered during compilation and execution. This error budget, or, more precisely, its distribution, can be a key factor in achieving the overhead reduction. Conceptually, an error-corrected quantum circuit can be divided into different parts that each have a specific purpose. Errors can happen in any of these parts and their errors sum up to the mentioned error budget, but how to distribute it among them actually constitutes a degree of freedom. This work is based on the idea that some of the circuit parts can compensate for errors more efficiently than others. Consequently, these parts should contribute more to satisfy the total error budget than the parts where it is more costly. However, this poses the challenge of finding optimal distributions. We address this challenge not only by providing general guidelines on distributing the error budget, but also a method that automatically determines resource-efficient distributions for arbitrary circuits by training a machine learning model on an accumulated dataset. The approach is evaluated by analyzing the machine learning model's predictions on so far unseen data, reducing the estimated space-time costs for more than 75% of the considered quantum circuits, with an average reduction of 15.6%, including cases without improvement, and a maximum reduction of 77.7%.
• Abstract（参考訳）: 近年の量子コンピューティングの進歩にもかかわらず、実際的な問題に対する量子回路の実行は、エラーを起こしやすい量子ハードウェアのために難しいままである。 したがって、量子エラー補正は必須となるが、量子ビットと実行時間のかなりのオーバーヘッドを、しばしば桁違いの順序で引き起こす。 もちろん、これらのオーバーヘッドは減らさなければならない。 多くの量子アプリケーションは、いくつかのノイズを許容できるため、エンドユーザーは、コンパイルと実行中に考慮すべき最大許容エラー、すなわちエラー予算を提供することができる。 このエラー予算、あるいはより正確には、その分布はオーバーヘッド削減を達成する上で重要な要素である。 概念的には、誤り訂正量子回路は、それぞれ特定の目的を持つ異なる部分に分割される。 エラーはいずれの部分でも発生し、エラーは前述のエラー予算にまとめられますが、それを分散する方法は実際にはある程度の自由を形成します。 この研究は、回路部品の一部が他の部品よりも効率的にエラーを補償できるという考えに基づいている。 したがって、これらの部品は、コストがかかる部分よりも、全体のエラー予算を満たすためにより多くの貢献をするべきです。 しかし、これは最適な分布を見つけることの難しさを招いている。 この課題に対処するために、エラー予算の分散に関する一般的なガイドラインを提供するだけでなく、蓄積したデータセット上で機械学習モデルをトレーニングすることで任意の回路のリソース効率分布を自動的に決定する手法も提案する。 このアプローチは、これまで見つからなかったデータに基づいて機械学習モデルの予測を分析し、考慮された量子回路の75%以上の時空コストを削減し、改善のないケースを含む平均15.6%、最大77.7%のコストを削減した。

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