論文の概要: Lifting: Quantum State Discrimination Framework for Mid-Circuit Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18482v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 14:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-16 21:05:33.901704
• Title: Lifting: Quantum State Discrimination Framework for Mid-Circuit Measurements
• Title（参考訳）: リフティング:中間回路計測のための量子状態判別フレームワーク
• Abstract要約: 中間回路測定は誤差補正と結果依存制御を可能にするが、その信頼性は超伝導ハードウェアのノイズによって制限される。 これらの操作は、測定された信号を状態ラベルに割り当てる正確な量子状態判別(QSD)に依存する。 NNベースのQSDは、この割り当てを改善するが、そのエラーは、利用可能な読み出し分布のベイズリスクによって下限に残されている。 liftingは、繰り返し符号化、復号化、in situキャリブレーションを通じて、両方の課題に対処するニューラルネットワークベースのQSDフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.590945650331083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing promises new capabilities beyond classical computation. Mid-circuit measurements (MCMs) enable error correction and outcome-dependent control, but their reliability is limited by noise on superconducting hardware. These operations depend on accurate quantum state discrimination (QSD), which assigns measured signals to state labels. Neural network-based (NN-based) QSD improves this assignment, yet its error remains bounded below by the Bayes risk of the available readout distributions. A complementary challenge is state deterioration as successive measurements accumulate and circuit execution advances, making static calibration less representative of the workload. We present Lifting, a QSD framework that addresses both challenges through repetition encoding, neural decoding, and in situ calibration. Encoding supplies joint in-phase and quadrature (I-Q) readout signals from the target and auxiliary qubits, while contextual calibration trains the decoder for the conditions encountered during execution. Our theoretical analysis shows that retaining additional channels from a fixed joint distribution cannot increase Bayes risk and establishes sufficient conditions for contraction of an overlap-based upper bound. Experiments across three IBM processors evaluate the framework on repeated stabilizer measurement, parity-check, and teleportation workloads.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは古典的な計算以上の新しい機能を約束する。 中間回路計測(MCM)は誤差補正と結果依存制御を可能にするが、その信頼性は超伝導ハードウェアのノイズによって制限される。 これらの操作は、測定された信号を状態ラベルに割り当てる正確な量子状態判別(QSD)に依存する。 ニューラルネットワークベースの(NNベースの)QSDは、この割り当てを改善するが、そのエラーは、利用可能な読み出し分布のベイズリスクによって下限される。 相補的な課題は、連続した測定値が蓄積され、回路実行が進行するにつれて、静的なキャリブレーションが作業負荷を表現しにくくなる、状態劣化である。 我々は、繰り返し符号化、ニューラルデコーディング、in situキャリブレーションを通じて、両方の課題に対処するQSDフレームワークであるLiftingを紹介する。 符号化は、ターゲットと補助量子ビットからのジョイントインフェーズとクアチュア(I-Q)読み出し信号を供給し、コンテキストキャリブレーションは実行中に遭遇した条件に対してデコーダを訓練する。 この理論解析により,固定継手分布から追加チャネルを保持することはベイズリスクを増大させることができず,重なり合いに基づく上界の収縮に十分な条件が確立されることが示唆された。 3つのIBMプロセッサにわたる実験は、繰り返し安定化器の測定、パリティチェック、テレポーテーションのワークロードに関するフレームワークを評価する。

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