論文の概要: MCMit: Mid-Circuit Measurement Error Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25863v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 17:00:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.968788
• Title: MCMit: Mid-Circuit Measurement Error Mitigation
• Title（参考訳）: MCMit:Mid-Circuit測定誤差低減
• Authors: Emmanouil Giortamis, Felix Gust, Aleksandra Świerkowska, Sandra Stankovic, Innocenzo Fulginiti, Yanbin Chen, Xiaorang Guo, Benjamin Lienhard, Martin Schulz, Pramod Bhatotia,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、MCM(Mid-Circuit Measurements)や古典的なフィードバックを含む動的回路に依存している。 現在のハードウェアコントローラ、qubit-stateディスクリミネータ、ソフトウェアエラー軽減技術は、これらの課題に全体的に取り組むのに失敗する。 分岐やレイテンシーのエラーを軽減するハードウェア・ソフトウェアの共同設計であるMCMitを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.196106196171435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed Quantum Computing (DQC) and Quantum Error Correction (QEC) rely on dynamic circuits that include Mid-Circuit Measurements (MCMs) and classical feedback. These operations present a major bottleneck: MCMs suffer from high error rates that lead to real-time branching errors, while MCM and classical feedback latencies amplify decoherence errors. Current hardware controllers, qubit-state discriminators, and software error mitigation techniques fail to address these challenges holistically. We propose MCMit, a hardware-software co-design to mitigate branching and latency-induced errors. MCMit introduces a scalable, constant-latency multi-control branch instruction for faster classical feedback and two qubit-state discriminators, a transformer, and a CNN, with high accuracy even under short measurement durations. On the software side, static MCM elimination and stochastic branching complement the hardware by mitigating residual branching errors that persist despite hardware improvements. We implement MCMit on Qubic and evaluate it using experimentally extracted QPU readout traces. Our branch instruction reduces feedback latency by up to 70\%, improving circuit depths by up to $7\times$ over Qubic. Our CNN discriminator achieves 37-73\% higher accuracy for short measurement durations than the baselines, leading to up to 80\% lower logical error rates in QEC. Last, our software mitigation improves fidelity by 18--30\% over baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 分散量子コンピューティング(DQC)と量子エラー補正(QEC)は、中回路計測(MCM)や古典的なフィードバックを含む動的回路に依存している。 MCMはリアルタイム分岐エラーにつながる高いエラー率に悩まされ、MCMと古典的なフィードバック遅延はデコヒーレンスエラーを増幅する。 現在のハードウェアコントローラ、qubit-stateディスクリミネータ、ソフトウェアエラー軽減技術は、これらの課題に直感的に対処することができない。 分岐や遅延によるエラーを軽減するハードウェアとソフトウェアの共同設計であるMCMitを提案する。 MCMitは、より高速な古典的フィードバックと2つのキュービット状態判別器、変圧器、CNNのためのスケーラブルで定遅延なマルチコントロール分岐命令を導入し、短時間の測定期間でも高精度である。 ソフトウェア側では、静的MCM除去と確率分岐は、ハードウェアの改善にもかかわらず持続する残留分岐エラーを緩和することでハードウェアを補完する。 我々はQubic 上で MCMit を実装し,それを実験的に抽出した QPU 読み出しトレースを用いて評価する。 我々の分岐命令は、フィードバックのレイテンシを最大70\%削減し、回路深さを最大7\times$ over Qubicに改善する。 我々のCNN判別器は、ベースラインよりも短い測定時間に対して37-73\%高い精度を実現し、QECでは最大80%の論理誤差率を実現した。 最後に、我々のソフトウェアはベースライン法よりも18～30倍の忠実度を向上する。

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