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超导量子比特参数在亚秒级时间尺度上会发生漂移，这促使研究人员开发可在毫秒级时间尺度执行的校准与基准测试技术。该研究团队展示了一种基于FPGA的工作流程，将脉冲生成、数据采集、分析和前馈控制集成于单一平台，消除了CPU往返延迟。在该流程中，研究人员引入了稀疏采样和FPGA端推理工具，包括计算高效的指数型与类正弦响应函数估计方法，以及基于FPGA的Nelder-Mead优化算法和黄金分割搜索实现。这些方法为读取校准、光谱分析、脉冲幅度校准、相干性估计和基准测试提供了低延迟基础功能。 该工作将该工具集应用于通量可调超导transmon量子比特，实现了10毫秒内T1估计、100毫秒内读取参数优化、1毫秒内脉冲幅度优化，以及107毫秒内完成Clifford随机门基准测试。通过持续运行6小时的FPGA端闭环重校准协议，研究人员完成了超过74,000次连续重校准，获得的门错误率始终优于基线初始校准结果。相关性分析表明，重校准能有效抑制门错误率与控制参数漂移的耦合，同时保持与相干性相关的性能表现。最后，该团队量化了稀疏采样方法下不确定度与决策时间的关系，并确定了量子比特和脉冲参数高效估计的最佳参数区间。