論文の概要: Millisecond-Scale Calibration and Benchmarking of Superconducting Qubits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11912v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 13:08:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.825176
- Title: Millisecond-Scale Calibration and Benchmarking of Superconducting Qubits
- Title（参考訳）: 超伝導量子ビットのミリ秒スケール校正とベンチマーク
- Authors: Malthe A. Marciniak, Rune T. Birke, Johann B. Severin, Fabrizio Berritta, Daniel Kjær, Filip Nilsson, Smitha N. Themadath, Sangeeth Kallatt, James L. Webb, Kristoffer Bentsen, Tonny Madsen, Zhenhai Sun, Svend Krøjer, Christopher W. Warren, Jacob Hastrup, Morten Kjaergaard,
- Abstract要約: 我々は、パルス生成、データ取得、分析、フィードフォワードを共に配置し、CPUラウンドトリップをなくす、FPGA上でのワークフローを実証する。
本ワークフローでは,指数関数および正弦関数のような応答関数を計算効率よく推定する手法を含む,スパースサンプリングおよびオンFPGA推論ツールを導入する。
これらの方法は、読み出し校正、分光、パルス振幅校正、コヒーレンス推定、ベンチマークのための低遅延プリミティブを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.001970303609484344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Superconducting qubit parameters drift on sub-second timescales, motivating calibration and benchmarking techniques that can be executed on millisecond timescales. We demonstrate an on-FPGA workflow that co-locates pulse generation, data acquisition, analysis, and feed-forward, eliminating CPU round trips. Within this workflow, we introduce sparse-sampling and on-FPGA inference tools, including computationally efficient methods for estimation of exponential and sine-like response functions, as well as on-FPGA implementations of Nelder-Mead optimization and golden-section search. These methods enable low-latency primitives for readout calibration, spectroscopy, pulse-amplitude calibration, coherence estimation, and benchmarking. We deploy this toolset to estimate $T_1$ in 10 ms, optimize readout parameters in 100 ms, optimize pulse amplitudes in 1 ms, and perform Clifford randomized gate benchmarking in 107 ms on a flux-tunable superconducting transmon qubit. Running a closed-loop on-FPGA recalibration protocol continuously for 6 hours enables more than 74,000 consecutive recalibrations and yields gate errors that consistently retain better performance than the baseline initial calibration. Correlation analysis shows that recalibration suppresses coupling of gate error to control-parameter drift while preserving a coherence-linked performance. Finally, we quantify uncertainty versus time-to-decision under our sparse sampling approaches and identify optimal parameter regimes for efficient estimation of qubit and pulse parameters.
- Abstract（参考訳）: 超伝導量子ビットパラメータは、ミリ秒以下の時間スケールでドリフトし、ミリ秒の時間スケールで実行できるキャリブレーションとベンチマークのテクニックを動機付ける。
我々は、パルス生成、データ取得、分析、フィードフォワードを共に配置し、CPUラウンドトリップをなくす、FPGA上でのワークフローを実証する。
このワークフローでは,指数関数や正弦関数などの応答関数を計算効率よく推定する手法や,Nelder-Mead最適化やゴールデンセクション探索のFPGA実装など,スパースサンプリングやFPGA上の推論ツールを導入している。
これらの方法は、読み出し校正、分光、パルス振幅校正、コヒーレンス推定、ベンチマークのための低遅延プリミティブを可能にする。
10msでT_1$を推定し、100msで読み出しパラメータを最適化し、1msでパルス振幅を最適化し、107msでクリフォードランダム化ゲートベンチマークを行う。
クローズドループのFPGA再校正プロトコルを6時間連続して実行することで、74,000回以上の連続的な校正が可能となり、ベースラインの初期校正よりも常に優れた性能を維持するゲートエラーが生じる。
相関解析により,コヒーレンスリンク性能を保ちながらゲート誤差と制御パラメータドリフトとのカップリングを抑制することが示された。
最後に,スパースサンプリング手法による不確実性と時間対決定性を定量化し,量子ビットとパルスパラメータを効率的に推定するための最適パラメータ条件を同定する。
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