論文の概要: QuBridge: Layer-wise Fidelity Decomposition in Quantum Computation Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11529v1
• Date: Tue, 12 May 2026 04:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.588996
• Title: QuBridge: Layer-wise Fidelity Decomposition in Quantum Computation Pipeline
• Title（参考訳）: QuBridge: 量子計算パイプラインにおけるレイヤワイド忠実度分解
• Authors: Kisho Sotokawa, Hideaki Kawaguchi, Shin Nishio, Takahiko Satoh,
• Abstract要約: QuBridgeは、量子計算を3つの決定層に分解する分析ツールである。 プログレッシブアブレーションと分離実験を通じて各層の忠実度を計測する。 ライブハードウェアアクセスを必要とせずにキャッシュされたキャリブレーションデータを操作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Running a quantum circuit on current hardware involves a sequence of engineering decisions, each with tunable parameters and distinct error characteristics. Existing tools optimize each decision in isolation, leaving practitioners unable to determine how much each decision contributes to final output quality. We present QuBridge, a pipeline analysis tool that decomposes quantum computation into three decision layers and measures each layer's fidelity contribution through progressive ablation and isolation experiments. Applied to quantum teleportation under IBM-calibrated noise models, the framework surfaces three phenomena that end-to-end measurement obscures. Qubit selection narrows the worst-case fidelity band from 11.8% to under 2% with downstream layers held fixed, without changing the peak. Per-gate pulse-shape assignment adds a +0.9% residual gain whose attributed magnitude depends on upstream layout. Error-detection encoding is not uniformly advantageous, and its conditional benefit emerges for input states whose dominant error channel is detectable by the chosen code. QuBridge operates on cached calibration data without requiring live hardware access.
• Abstract（参考訳）: 現在のハードウェア上で量子回路を実行するには、変更可能なパラメータと異なるエラー特性を持つ一連のエンジニアリング上の決定が伴う。 既存のツールは、それぞれの決定を独立して最適化し、各決定が最終的なアウトプット品質にどの程度貢献するかを実践者が決定できないようにする。 量子計算を3つの決定層に分解し,段階的アブレーションと分離実験を通じて各層の忠実度寄与を測定するパイプライン解析ツールQuBridgeを提案する。 IBMの校正ノイズモデルに基づく量子テレポーテーションに適用すると、このフレームワークはエンドツーエンドの測定が不明瞭な3つの現象を表面化する。 クビット選択は、ピークを変えることなく、下流の層が固定された状態で、最悪のケースのフィデリティバンドを11.8%から2%以下に縮小する。 ゲートごとのパルス形状の割り当ては、上流のレイアウトに依存する大きさの残留利得+0.9%を加算する。 誤り検出符号化は均一に有利ではなく、その条件付き利点は、選択されたコードによって支配的なエラーチャネルが検出可能な入力状態に対して現れる。 QuBridgeは、ライブハードウェアアクセスを必要とせずにキャッシュされたキャリブレーションデータを操作する。

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