論文の概要: Real-Time Quantum Error Correction System Stack: Architecture, Algorithms, and Engineering Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30765v1
• Date: Fri, 29 May 2026 02:51:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.349822
• Title: Real-Time Quantum Error Correction System Stack: Architecture, Algorithms, and Engineering Practice
• Title（参考訳）: リアルタイム量子エラー訂正システムスタック:アーキテクチャ、アルゴリズム、エンジニアリングプラクティス
• Abstract要約: 量子エラー訂正(QEC)は、物理的実現可能性実証からシステム工学の課題へと移行しつつある。 Googleは、距離5/7のサーフェスコードで低レイテンシのパフォーマンスを達成した。 Riverlane と Rigetti はハードウェア統合された低閾値フィードバックループを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.934193075751239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error correction (QEC) is transitioning from physical feasibility demonstrations to systems engineering challenges. Google has achieved below-threshold performance on distance-5/7 surface codes, while Riverlane and Rigetti have demonstrated hardware-integrated low-latency feedback loops. These milestones indicate that the core challenge of real-time decoding has shifted from algorithmic capability to system-level engineering. However, a substantial engineering gap remains between laboratory demonstrations and scalable fault-tolerant quantum computing (FTQC). This white paper addresses three questions: (1) Where are the real bottlenecks in real-time QEC: beyond average decoder speed, the constraints lie in QEC round time, tail latency, and end-to-end data path coordination; (2) How mature are mainstream decoder algorithms: we benchmark the major decoders for both surface codes and quantum low-density parity-check (qLDPC) codes, evaluating their real-time readiness; (3) What system stack do we propose: a six-layer reference architecture from syndrome acquisition to logical operations, with interface definitions and latency budget models. Our results quantify the gap between current decoder performance and real-time requirements, and identify the architectural choices needed to close it.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー訂正(QEC)は、物理的実現可能性実証からシステム工学の課題へと移行しつつある。 Googleは5/7のサーフェスコードで低閾値のパフォーマンスを達成したが、RiverlaneとRigettiはハードウェア統合低レイテンシフィードバックループを実証した。 これらのマイルストーンは、リアルタイムデコーディングのコア課題が、アルゴリズム能力からシステムレベルのエンジニアリングに移行したことを示している。 しかし、実験室のデモとスケーラブルなフォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)の間には、かなりの工学的ギャップが残っている。 平均デコーダ速度を超えて、その制約はQECのラウンドタイム、テールレイテンシ、エンドツーエンドのデータパス調整に関係します。 2) 主流デコーダアルゴリズムはどの程度成熟しているか? サーフェスコードと量子低密度パリティチェック(qLDPC)コードの両方で主要なデコーダをベンチマークし、リアルタイムの可読性を評価します。 その結果、現在のデコーダ性能とリアルタイム要件のギャップを定量化し、それを閉じるために必要なアーキテクチャ上の選択肢を特定した。

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