論文の概要: Oraqle: An Empirical Analysis of Qubit Readout and Discriminators in Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01939v2
• Date: Tue, 11 Aug 2026 13:07:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-12 19:14:45.725424
• Title: Oraqle: An Empirical Analysis of Qubit Readout and Discriminators in Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: Oraqle: 量子エラー補正におけるビット読み出しと識別器の実証分析
• Authors: Emmanouil Giortamis, Aleksandra Świerkowska, Sandra Stankovic, Felix Gust, Benjamin Lienhard, Pramod Bhatotia,
• Abstract要約: 量子誤り訂正(QEC)は、フォールトトレラント量子コンピューティングへの最も有望な経路である。 我々は、qubit-statereadoutとそのQECパフォーマンスへの影響を評価するエンドツーエンドのベンチマークフレームワークであるOlaqleを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.829812190765445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error correction (QEC) is the most promising route toward fault-tolerant quantum computing and, thus, useful quantum computers. QEC operates as a continuous measure-decode-correct cycle: ancilla qubits are read out, a decoder infers errors from the resulting syndromes, and corrections are applied before the next round begins. Within this loop, readout occupies a uniquely critical role, as it is the sole source of ground truth available to the decoder. Yet readout is also the slowest and most error-prone operation in the stack, with characteristics that vary across qubits and drift over time; This complexity propagates directly to the classical control hardware, and in particular to the FPGA-hosted machine-learning (ML) discriminator that must classify each analog signal into a binary syndrome outcome. Despite this central role, QEC performance has not yet been studied in depth from the perspective of readout characteristics, readout length, and their co-design with an ML discriminator. We introduce Oraqle, an end-to-end benchmarking framework that evaluates qubit-state readout and its impact on QEC performance across real experimentally extracted qubit-state-readout datasets, state-of-the-art ML discriminators, multiple QEC codes, and hardware regimes spanning current to projected devices. Our study reveals three asymmetric findings: The measurement duration can be significantly reduced with nearly no penalty to the logical error rate; The discriminator complexity barely affects the QEC performance, as residual errors are written into device physics rather than the model; and the impact of qubit-state readout on the logical error rate is conditional on where the hardware sits in the QEC landscape, a window that widens as devices mature.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)は、フォールトトレラント量子コンピューティングへの最も有望な経路であり、そのため有用な量子コンピュータである。 QECは連続的な測度-復号サイクルとして機能し、アンシラ量子ビットを読み出し、デコーダが結果のシンドロームからエラーを推測し、次のラウンドが始まる前に修正を適用する。 このループ内では、リードアウトがユニークな重要な役割を担っている。 この複雑さは、古典的な制御ハードウェア、特にFPGAがホストする機械学習(ML)識別器に直接伝播し、それぞれのアナログ信号をバイナリシンドロームの結果に分類する必要がある。 この中心的な役割にもかかわらず、QEC性能は、読み出し特性、読み出し長さ、およびML識別器との協調設計の観点から、まだ深く研究されていない。 我々は、qubit-statereadoutとそのQECパフォーマンスへの影響を評価するエンドツーエンドのベンチマークフレームワークであるOlaqleを紹介した。 判別器の複雑さは、モデルではなくデバイス物理に残差が書き込まれているため、QECのパフォーマンスにほとんど影響を与えず、ハードウェアがQECランドスケープに置かれる場所において、キュービット状態の読み出しが論理的エラー率に与える影響は条件付きである。

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