論文の概要: Crowdsourcing human common sense for quantum control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03296v2
• Date: Tue, 8 Sep 2020 08:20:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 04:20:27.982430
• Title: Crowdsourcing human common sense for quantum control
• Title（参考訳）: 量子制御のための人間の常識をクラウドソーシングする
• Authors: Jesper Hasseriis Mohr Jensen, Miroslav Gajdacz, Shaeema Zaman Ahmed, Jakub Herman Czarkowski, Carrie Weidner, Janet Rafner, Jens Jakob S{\o}rensen, Klaus M{\o}lmer, Jacob Friis Sherson
• Abstract要約: 我々は、市民科学ゲーム「Quantum Moves 2」を導入することで、量子物理学分野の初期段階を歩む。 本稿では,3つの異なる量子最適制御問題に対して,異なる最適化手法の性能を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Citizen science methodologies have over the past decade been applied with great success to help solve highly complex numerical challenges. Here, we take early steps in the quantum physics arena by introducing a citizen science game, Quantum Moves 2, and compare the performance of different optimization methods across three different quantum optimal control problems of varying difficulty. Inside the game, players can apply a gradient-based algorithm (running locally on their device) to optimize their solutions and we find that these results perform roughly on par with the best of the tested standard optimization methods performed on a computer cluster. In addition, cluster-optimized player seeds was the only method to exhibit roughly optimal performance across all three challenges. This highlights the potential for crowdsourcing the solution of future quantum research problems.
• Abstract（参考訳）: 市民科学の方法論は、非常に複雑な数値的な課題を解決するために、過去10年間に大成功を収めてきた。 ここでは,市民科学ゲームQuantum Moves 2を導入することで,量子物理学分野の初期段階を踏襲し,様々な難易度を持つ3つの量子最適制御問題に対して,異なる最適化手法の性能を比較する。 ゲーム内では、プレイヤーは勾配ベースのアルゴリズム(デバイス上でローカルに実行される)を適用して解を最適化することができ、これらの結果がコンピュータクラスタで実行されるテストされた標準最適化手法とほぼ同等の性能を発揮することが分かる。 さらに、クラスタ最適化プレイヤシードは、3つの課題すべてに対して、ほぼ最適なパフォーマンスを示す唯一の方法であった。 これは将来の量子研究問題の解をクラウドソーシングする可能性を強調している。

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