양자컴퓨팅 오류율은 하나의 숫자로 측정되지 않습니다. 상태 준비와 판독, 단일·다중 큐비트 게이트, 누설과 회로 오류를 서로 다른 실험으로 측정하고 반복실행과 통계분석으로 신뢰도를 확인합니다. 이번 글에서는 오류율의 측정방법에 대해 알아봅시다.
양자컴퓨팅 오류율 측정의 핵심 정리
양자컴퓨터의 오류율은 실행한 회로 가운데 답이 틀린 비율 하나로 정의되지 않습니다. 큐비트 상태를 준비하는 과정, 단일·다중 큐비트 게이트, 대기시간, 측정과 판독, 큐비트 사이의 크로스토크가 서로 다른 오류를 만들기 때문입니다.
연구자는 먼저 측정하려는 대상을 구분한 뒤 결과를 예측할 수 있는 시험회로를 여러 번 실행합니다. 회로길이에 따라 성공확률이 감소하는 패턴이나 예상한 상태와 실제 측정분포의 차이를 분석해 오류율과 충실도를 추정합니다.
대표적인 측정법에는 T1·T2 실험, 판독 오류 측정, 랜덤화 벤치마킹인 RB, 교차 엔트로피 벤치마킹인 XEB, 양자 프로세스 토모그래피와 회로 수준 벤치마크가 있습니다. 오류 보정 장치에서는 물리 게이트 오류뿐 아니라 오류 검출확률과 논리 오류율도 측정합니다.
| 측정 대상 | 대표 지표 | 주요 측정법 |
|---|---|---|
| 에너지·위상 안정성 | T1, T2, T2* | 이완, 램지와 한 에코 실험 |
| 상태 준비·판독 | 할당 오류율, SPAM 오류 | 알려진 상태를 준비한 뒤 반복 측정 |
| 단일 큐비트 게이트 | 평균 게이트 오류, EPC와 EPG | 랜덤화 벤치마킹 |
| 다중 큐비트 게이트 | 2큐비트 게이트 오류 | 인터리브드 RB, XEB |
| 동시 실행 성능 | 층 충실도, EPLG | 병렬·층 단위 벤치마킹 |
| 오류 보정 성능 | 논리 오류율, 오류 억제계수 | 반복 신드롬 측정과 디코딩 |
오류율과 충실도는 무엇이 다를까
충실도는 실제로 구현된 상태나 게이트가 목표와 얼마나 비슷한지를 나타냅니다. 이상적인 동작과 완전히 같으면 충실도는 1 또는 100%이고 차이가 커질수록 값이 낮아집니다.
평균 게이트 충실도를 F라고 할 때 1-F를 평균 게이트 비충실도 또는 평균 오류로 표현할 수 있습니다. 게이트 충실도가 99.9%라면 비충실도는 0.1%입니다. 하지만 이를 모든 상황에서 해당 게이트가 정확히 0.1%의 확률로 실패한다고 해석하면 안 됩니다.
실제 오류에는 일정한 방향으로 누적되는 코히런트 오류와 무작위로 발생하는 확률적 오류가 포함됩니다. 두 장치가 같은 평균 충실도를 보이더라도 깊은 회로에서 오류가 누적되는 방식은 달라질 수 있습니다.
| 표현 | 의미 | 주의할 점 |
|---|---|---|
| 평균 충실도 | 실제 동작과 목표 동작의 평균적인 유사도 | 잡음의 구체적인 원인을 보여주지 않음 |
| 평균 오류 | 일반적으로 1에서 평균 충실도를 뺀 값 | 직접적인 실패확률과 항상 같지는 않음 |
| 파울리 오류 | 비트·위상 반전 형태로 표현한 오류 | 평균 오류와 변환규칙을 확인해야 함 |
| EPC | 하나의 클리퍼드 연산 묶음당 오류 | 기본 게이트 하나의 오류와 다름 |
| EPG | 개별 물리 게이트당 추정 오류 | 분해 방식과 가정에 영향을 받음 |
왜 오류율을 한 번 측정해서는 안 될까
양자측정에는 본래 확률성이 있습니다. 이상적인 큐비트라도 중첩상태를 측정하면 0과 1이 일정한 확률로 나타납니다. 따라서 한 번의 측정결과가 예상과 다르다는 이유만으로 오류가 발생했다고 판단할 수 없습니다.
연구자는 동일한 회로를 수백 번에서 수만 번 이상 반복 실행해 결과분포를 만듭니다. 이를 샷이라고 하며, 샷 수가 많아질수록 측정확률의 통계적 불확실성을 줄일 수 있습니다.
오류가 한 번도 관측되지 않았다고 해서 실제 오류율이 0인 것도 아닙니다. 예를 들어 N번의 독립 시험에서 오류가 없었다면 95% 신뢰수준의 대략적인 상한을 3/N 정도로 보는 규칙이 사용되기도 합니다. 매우 낮은 오류율을 입증하려면 그만큼 많은 반복측정이 필요합니다.
T1으로 에너지 이완을 측정하는 방법
T1은 큐비트의 들뜬 상태가 에너지를 잃고 바닥상태로 돌아가는 시간척도입니다. 먼저 큐비트를 1 상태로 준비하고 일정한 시간 동안 기다린 뒤 상태를 측정합니다.
대기시간을 여러 단계로 바꾸면서 각 시간에서 1이 측정되는 비율을 기록하면 시간이 지날수록 비율이 감소하는 곡선을 얻을 수 있습니다. 이 곡선을 지수감쇠 모델에 맞춰 T1을 추정합니다.
T1이 길수록 들뜬 상태가 오래 유지되지만 T1 자체는 게이트 오류율이 아닙니다. 게이트시간과 비교하면 에너지 이완으로 인해 발생할 수 있는 오류의 규모를 추정하는 데 도움이 됩니다.
T2와 T2*로 위상 오류를 확인한다
T2는 큐비트의 중첩상태에서 상대위상이 유지되는 시간척도입니다. 대표적인 램지 실험에서는 첫 번째 펄스로 중첩상태를 만들고 일정 시간 동안 자유롭게 진화시킨 뒤 두 번째 펄스로 위상정보를 측정확률로 변환합니다.
대기시간에 따른 진동신호의 크기가 줄어드는 정도를 분석하면 T2*를 측정할 수 있습니다. T2*에는 실험 사이에 천천히 변하는 큐비트 주파수와 저주파 잡음의 영향도 포함됩니다.
한 에코 실험은 대기시간 중간에 재집속 펄스를 넣어 일부 느린 잡음을 상쇄합니다. 이 방식으로 얻은 T2는 램지 실험의 T2*보다 길게 측정되는 경우가 많습니다. 측정자료를 비교할 때는 램지인지 에코인지 확인해야 합니다.
판독 오류율은 어떻게 계산할까
판독 오류는 큐비트가 0인데 측정기가 1로 판단하거나 큐비트가 1인데 0으로 판단하는 오류입니다. 이를 측정하려면 먼저 0 상태와 1 상태를 각각 여러 번 준비하고 즉시 측정합니다.
- P(1|0): 0을 준비했지만 1로 판독된 확률
- P(0|1): 1을 준비했지만 0으로 판독된 확률
- 평균 판독 오류: 두 오류확률의 평균
- 판독 충실도: 일반적으로 1에서 평균 판독 오류를 뺀 값
0과 1의 판독 오류는 서로 다를 수 있습니다. 1 상태는 측정이 끝나기 전에 에너지를 잃고 0으로 이완할 수 있기 때문입니다. 따라서 평균값만 확인하면 특정 상태에서 큰 오류가 발생한다는 사실을 놓칠 수 있습니다.
알려진 상태를 준비하는 게이트 자체에도 오류가 있으므로 이 실험에는 상태 준비 오류가 섞일 수 있습니다. 상태 준비와 측정을 함께 SPAM이라고 부르며, 두 요소를 정밀하게 분리하려면 추가적인 특성평가 기법이 필요합니다.
랜덤화 벤치마킹 RB의 기본 원리
랜덤화 벤치마킹은 게이트 오류율을 측정하는 대표적인 방법입니다. 무작위 클리퍼드 게이트를 연속으로 적용하고 마지막에는 앞선 게이트의 효과를 모두 되돌리는 역연산을 넣습니다. 이상적인 장치라면 최종상태가 처음 상태로 돌아와야 합니다.
- 큐비트를 알려진 초기상태로 준비합니다.
- 무작위 클리퍼드 게이트열을 적용합니다.
- 전체 게이트열의 역연산을 마지막에 추가합니다.
- 초기상태로 돌아왔는지 측정합니다.
- 게이트열 길이를 바꿔 성공확률의 감쇠를 비교합니다.
- 여러 무작위 게이트열과 반복측정 결과를 평균합니다.
게이트열이 길어질수록 오류가 누적되므로 초기상태로 돌아오는 생존확률이 감소합니다. 일반적으로 이 감쇠곡선을 지수함수에 맞춰 감쇠계수를 구하고, 큐비트의 상태공간 차원과 사용한 게이트 집합을 반영해 클리퍼드당 오류인 EPC를 추정합니다.
RB는 상태 준비와 측정 오류가 감쇠곡선의 시작점과 끝점에 주로 반영되도록 구성돼 있어 게이트 오류를 비교적 안정적으로 추정할 수 있습니다. 그러나 모든 잡음이 시간과 게이트에 관계없이 동일하다는 단순한 가정이 맞지 않으면 결과 해석이 복잡해질 수 있습니다.
EPC와 EPG를 구분해야 하는 이유
랜덤화 벤치마킹에서 직접 얻는 값은 기본 물리 게이트 하나의 오류가 아니라 무작위 클리퍼드 연산 하나당 오류인 EPC인 경우가 많습니다. 하나의 클리퍼드 연산은 여러 기본 게이트로 분해될 수 있습니다.
EPG는 클리퍼드를 구성한 기본 게이트의 평균 개수와 각 게이트에 대한 가정을 이용해 개별 게이트당 오류를 추정한 값입니다. 따라서 서로 다른 장치의 EPG를 비교할 때는 사용한 기본 게이트 집합과 클리퍼드 분해방식이 같은지 확인해야 합니다.
평균적인 게이트 오류가 낮더라도 특정 회전각이나 특정 큐비트 연결에서 오류가 클 수 있습니다. 평균값과 함께 큐비트별·연결별 분포를 확인하는 것이 좋습니다.
인터리브드 RB로 특정 게이트를 측정한다
기본 RB는 전체 클리퍼드 게이트 집합의 평균적인 오류를 측정합니다. 특정한 CZ나 CNOT 같은 게이트의 오류를 알고 싶을 때는 인터리브드 랜덤화 벤치마킹을 사용할 수 있습니다.
먼저 일반 RB를 실행해 기준 감쇠율을 측정합니다. 다음에는 무작위 클리퍼드 게이트 사이에 평가하려는 목표 게이트를 반복해서 삽입합니다. 두 감쇠율의 차이를 이용해 목표 게이트가 추가한 오류를 추정합니다.
인터리브드 RB도 목표 게이트의 오류가 다른 게이트나 시간에 따라 크게 변하지 않는다는 가정에 영향을 받습니다. 여러 게이트가 동시에 실행될 때 발생하는 크로스토크까지 단일한 값으로 완전히 설명하지는 못합니다.
동시 RB로 크로스토크를 확인한다
큐비트 하나를 단독으로 작동할 때는 오류율이 낮아도 주변 큐비트와 동시에 게이트를 실행하면 성능이 나빠질 수 있습니다. 제어신호와 결합기의 영향이 인접한 큐비트로 전달되는 크로스토크 때문입니다.
동시 RB에서는 서로 다른 큐비트나 큐비트 쌍에 랜덤화 벤치마킹 회로를 동시에 실행합니다. 단독으로 측정한 오류율과 동시에 측정한 오류율의 차이를 비교하면 병렬 연산에서 증가한 오류를 확인할 수 있습니다.
실제 알고리즘은 많은 게이트를 동시에 실행하므로 단독 게이트 오류율만 보는 것보다 동시 실행 결과가 회로 성능을 예측하는 데 더 유용할 수 있습니다.
XEB는 출력분포를 이용해 회로 충실도를 측정한다
교차 엔트로피 벤치마킹인 XEB는 무작위 양자회로를 실제 장치에서 실행해 얻은 비트열과 이상적인 시뮬레이션이 예측한 출력확률을 비교합니다. 이상적인 회로에서 확률이 높은 비트열이 실제 장치에서도 자주 측정되면 높은 XEB 충실도를 얻습니다.
회로의 깊이를 단계적으로 늘리면서 XEB 충실도가 감소하는 정도를 분석하면 회로의 주기당 오류를 추정할 수 있습니다. 다중 큐비트 게이트의 매개변수를 교정하거나 여러 큐비트가 연결된 회로의 성능을 평가하는 데 활용됩니다.
XEB에는 단일 큐비트 게이트와 다중 큐비트 게이트, 대기시간과 크로스토크의 영향이 함께 포함될 수 있습니다. 특정 다중 큐비트 게이트의 오류를 추정하려면 별도로 측정한 단일 큐비트 오류의 기여를 제거하는 과정이 사용되기도 합니다.
폭이 넓은 회로의 이상적인 출력확률을 계산하려면 고전 시뮬레이션 비용이 빠르게 증가합니다. 따라서 XEB의 측정규모와 사용한 시뮬레이션 방법도 함께 확인해야 합니다.
RB와 XEB는 무엇이 다를까
| 구분 | 랜덤화 벤치마킹 | 교차 엔트로피 벤치마킹 |
|---|---|---|
| 기본 원리 | 무작위 게이트열을 역연산으로 되돌림 | 실제 출력분포와 이상적 확률을 비교 |
| 주요 결과 | 클리퍼드당 또는 게이트당 평균 오류 | 무작위 회로의 충실도와 주기 오류 |
| 장점 | SPAM 오류에 비교적 강함 | 다중 큐비트 회로와 동시 게이트에 활용 가능 |
| 주의점 | 잡음의 세부 구조를 모두 밝히지 못함 | 이상적 출력의 고전 시뮬레이션이 필요 |
| 대표 활용 | 단일·다중 큐비트 게이트 평가 | 다중 큐비트 게이트 교정과 회로 평가 |
양자 프로세스 토모그래피가 필요한 경우
프로세스 토모그래피는 서로 다른 입력상태를 게이트에 넣고 다양한 기준으로 측정해 게이트가 양자상태를 어떻게 변화시키는지 전체적인 잡음채널을 복원하는 방법입니다. 단일 오류율보다 훨씬 상세한 정보를 얻을 수 있습니다.
이를 이용하면 비트 반전과 위상 반전, 회전축 오류와 감쇠 등 어떤 형태의 오차가 발생하는지 분석할 수 있습니다. 하지만 큐비트 수가 증가할수록 필요한 상태 준비와 측정 조합이 매우 빠르게 늘어납니다.
일반적인 프로세스 토모그래피에는 상태 준비와 측정 오류가 게이트 오류에 섞일 수 있습니다. 게이트 세트 토모그래피는 준비·게이트·측정을 자기 일관적인 모델로 함께 추정하지만 계산과 측정 부담이 큽니다.
누설 오류율은 어떻게 측정할까
초전도 큐비트와 이온·원자 큐비트는 계산에 사용하는 0과 1 이외의 에너지 상태를 가질 수 있습니다. 강한 제어펄스나 다중 큐비트 게이트 때문에 큐비트가 계산공간 밖으로 이동하는 현상을 누설이라고 합니다.
누설을 측정하려면 측정장치가 0과 1뿐 아니라 높은 에너지 상태를 구분할 수 있어야 합니다. 특정 게이트를 여러 번 반복한 뒤 계산공간 밖의 상태가 측정되는 비율을 확인하면 누설 발생률과 누적경향을 추정할 수 있습니다.
누설상태가 단순히 하나의 잘못된 비트로 판독되면 일반적인 게이트 오류에 섞여 원인을 찾기 어려울 수 있습니다. 오류 보정 회로에서는 누설이 여러 주기 동안 남아 인접 큐비트에 상관 오류를 만들 수 있으므로 별도의 누설 지속시간도 측정해야 합니다.
층 충실도와 EPLG가 필요한 이유
소수의 게이트를 독립적으로 측정한 오류율은 대규모 프로세서의 실제 성능을 충분히 보여주지 못합니다. 많은 큐비트가 동시에 작동하면 크로스토크와 잔류 결합, 주파수 충돌이 추가될 수 있기 때문입니다.
층 충실도는 서로 겹치지 않는 다중 큐비트 게이트를 여러 층으로 동시에 실행해 연결된 큐비트 집합의 전체 성능을 평가합니다. 이를 층 크기에 덜 의존하도록 환산한 지표가 층형 게이트당 오류인 EPLG입니다.
EPLG가 낮을수록 여러 게이트를 병렬로 실행하는 층의 평균 오류가 낮다는 의미입니다. 다만 측정에 사용한 큐비트 수와 연결경로, 게이트종류가 다르면 값만 직접 비교하기 어렵습니다.
응용 회로 수준의 오류는 어떻게 평가할까
개별 게이트 오류율이 낮아도 알고리즘 회로가 깊고 연결이 복잡하면 최종결과가 크게 왜곡될 수 있습니다. 실제 유용성을 확인하려면 알고리즘과 비슷한 폭과 깊이, 게이트구조를 가진 시험회로를 실행해야 합니다.
- 이상적인 답을 알고 있는 작은 문제의 성공확률
- 실제 출력분포와 이상적인 출력분포의 거리
- 관측량의 평균값과 이상적인 값의 차이
- 회로깊이가 증가할 때 충실도가 감소하는 속도
- 동일 회로 반복실행에서 결과가 변하는 정도
- 오류 완화 적용 전후의 편향과 통계적 불확실성
양자 볼륨과 미러회로, 알고리즘 중심 벤치마크는 개별 오류율로 나타나지 않는 컴파일과 연결성, 병렬 실행의 영향을 포함할 수 있습니다. 하지만 하나의 종합점수만으로 모든 응용의 성능을 예측할 수는 없습니다.
게이트 오류가 전체 회로에 누적되는 방식
각 게이트가 서로 독립적으로 같은 오류확률 r을 가진다고 단순하게 가정하면 N개의 게이트가 모두 성공할 확률은 대략 (1-r)의 N제곱으로 표현할 수 있습니다. 이에 따라 게이트 수가 늘어날수록 전체 성공확률이 빠르게 감소합니다.
그러나 실제 양자 오류는 서로 독립적이지 않을 수 있습니다. 일정한 방향의 과회전은 회로에서 반복적으로 강화되거나 반대로 다른 연산과 상쇄될 수 있습니다. 하나의 방사선 사건이나 제어신호가 여러 큐비트에 상관 오류를 만들 수도 있습니다.
따라서 평균 게이트 오류율을 단순히 게이트 수와 곱해 전체 회로의 오류율로 판단하면 부정확할 수 있습니다. 장치 수준의 지표와 실제 회로 벤치마크를 함께 사용해야 합니다.
논리 큐비트 오류율은 어떻게 측정할까
양자 오류 보정에서는 여러 물리적 큐비트에 하나의 논리적 상태를 부호화합니다. 보조 큐비트로 안정자를 반복 측정하고 신드롬 자료를 디코더가 분석해 물리적 오류를 추적합니다.
실험이 끝난 뒤 디코더로 오류를 해석한 논리적 결과가 처음 준비한 논리상태와 다른 비율을 측정하면 논리 실패확률을 구할 수 있습니다. 오류 보정 주기를 여러 번 반복한 자료에서는 주기당 논리 오류율을 추정합니다.
| 논리 지표 | 의미 |
|---|---|
| 검출사건 확률 | 연속된 안정자 측정에서 오류 징후가 나타난 비율 |
| 논리 실패확률 | 디코딩 이후 논리적 결과가 잘못된 비율 |
| 주기당 논리 오류 | 오류 보정 한 주기에서 논리 오류가 발생하는 추정확률 |
| 오류 억제계수 | 코드거리를 늘렸을 때 논리 오류가 줄어드는 정도 |
| 손익분기점 | 논리 큐비트가 구성 물리 큐비트보다 오래 유지되는지 여부 |
| 오류 임계값 | 코드규모 증가가 논리 오류 감소로 이어지는 물리 오류 수준 |
오류 검출사건이 발생했다고 해서 반드시 논리 오류가 발생한 것은 아닙니다. 오류 보정 코드는 많은 물리적 오류를 검출하고 보정하도록 설계됩니다. 중요한 것은 검출사건을 적절히 해석한 뒤에도 최종 논리정보가 잘못되는 비율입니다.
코드거리를 늘려 임계값 이하 동작을 확인한다
표면코드에서는 코드거리 3과 5, 7처럼 서로 다른 규모의 논리 큐비트를 같은 조건에서 비교합니다. 물리 오류율이 임계값보다 낮다면 코드거리를 늘릴수록 논리 오류율이 감소해야 합니다.
2025년 정식 게재된 Google Quantum AI의 표면코드 연구에서는 거리 5와 거리 7 논리 메모리의 임계값 이하 동작이 보고됐습니다. 101개 물리적 큐비트를 사용한 거리 7 코드의 논리 오류는 오류 보정 한 주기당 약 0.143%로 측정됐으며, 코드거리가 2 증가할 때 논리 오류가 약 2.14배 억제됐습니다.
이 수치는 해당 표면코드 메모리와 실험조건에서 측정된 결과입니다. 개별 물리 게이트 오류율이나 범용 논리게이트 오류율과 같은 숫자로 해석해서는 안 됩니다. 메모리 보호와 실제 알고리즘에 필요한 논리 연산은 별도로 평가해야 합니다.
오류율은 시간에 따라 달라질 수 있다
양자 하드웨어의 T1과 T2, 게이트와 판독 오류는 고정된 값이 아닙니다. 온도와 제어장치, 재료 내부의 두 준위 결함과 잔류 광자 등의 상태가 변하면 같은 큐비트의 성능도 달라질 수 있습니다.
오전에 측정한 교정자료와 실제 작업이 실행된 시점의 오류율이 다를 수 있습니다. 장시간 실행 중에는 제어값이 드리프트하고 재교정 작업의 시점에 따라 서로 다른 작업이 다른 성능을 경험할 수 있습니다.
- 측정한 날짜와 시간, 교정 시점을 기록합니다.
- 오류율과 함께 통계적 불확실성을 표시합니다.
- 여러 날짜에 반복해 평균과 변동범위를 확인합니다.
- 단독 실행과 동시 실행 조건을 구분합니다.
- 큐비트별 값과 전체 중앙값을 함께 확인합니다.
- 실제 알고리즘과 비슷한 회로에서도 다시 측정합니다.
양자컴퓨터 오류율을 비교할 때 확인할 항목
서로 다른 양자컴퓨터의 오류율을 비교하려면 숫자의 이름만 같다고 판단해서는 안 됩니다. 오류의 정의와 측정회로, 게이트 집합과 동시 실행조건이 다를 수 있기 때문입니다.
- 평균 충실도인지 파울리 오류인지 확인했는가
- 기본 게이트당 오류인지 클리퍼드당 오류인지 구분했는가
- 단일 또는 다중 큐비트 게이트 중 무엇을 측정했는가
- 게이트를 단독으로 실행했는지 동시에 실행했는가
- 최고 성능 연결인지 전체 큐비트의 중앙값인지 확인했는가
- 상태 준비와 측정 오류가 포함돼 있는가
- 누설과 크로스토크, 시간상관 잡음을 반영했는가
- 샷 수와 신뢰구간이 충분한가
- 교정자료와 실제 회로 실행시점이 가까운가
- 오류 완화 전의 원시결과인지 보정된 결과인지 확인했는가
양자 오류율 측정 관련 주요 용어
| 용어 | 의미 |
|---|---|
| 충실도 | 실제 양자상태나 게이트가 목표와 얼마나 비슷한지를 나타내는 값 |
| 비충실도 | 일반적으로 1에서 충실도를 뺀 값 |
| 샷 | 동일한 양자회로를 한 번 실행하고 측정한 시행 |
| SPAM | 상태 준비와 측정에서 발생하는 오류 |
| RB | 무작위 게이트열의 생존확률 감쇠로 평균 오류를 측정하는 방법 |
| 인터리브드 RB | 무작위 게이트 사이에 목표 게이트를 넣어 개별 오류를 추정하는 방법 |
| XEB | 실제 출력과 이상적 출력확률을 교차 엔트로피로 비교하는 방법 |
| EPC | 클리퍼드 연산 하나당 추정된 오류 |
| EPG | 기본 물리 게이트 하나당 추정된 오류 |
| EPLG | 여러 게이트를 병렬 실행하는 층에서 환산한 평균 게이트 오류 |
| 누설 | 큐비트가 0과 1 이외의 계산공간 밖 상태로 이동하는 오류 |
| 논리 오류율 | 오류 보정과 디코딩 이후 논리적 정보가 잘못되는 비율 |
오류율 측정에서 가장 중요한 기준
양자컴퓨팅 오류율은 하나의 숫자가 아니라 서로 다른 시험을 통해 얻은 여러 지표의 조합입니다. T1과 T2는 큐비트의 물리적 안정성을 보여주고 판독 오류는 측정의 정확도를 나타냅니다. RB와 XEB는 게이트와 회로의 평균성능을 평가하며 논리 오류율은 오류 보정 이후 정보가 실제로 보호되는지를 보여줍니다.
낮은 오류율이 보고됐더라도 측정한 대상과 조건, 반복횟수와 통계적 불확실성을 함께 확인해야 합니다. 단독 게이트에서 측정한 최고기록보다 여러 큐비트가 동시에 작동하는 실제 회로에서 오류가 어떻게 누적되는지가 실용적인 성능을 판단하는 데 더 중요할 수 있습니다.
결국 좋은 양자컴퓨터는 특정 지표 하나가 우수한 장치가 아니라 상태 준비부터 게이트와 측정, 회로 실행과 오류 보정까지 여러 단계에서 낮고 안정적인 오류를 유지하는 장치입니다.