論文の概要: Optimizing adiabatic quantum pathways via a learning algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15300v2
• Date: Tue, 21 Jul 2020 04:56:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 07:31:14.787070
• Title: Optimizing adiabatic quantum pathways via a learning algorithm
• Title（参考訳）: 学習アルゴリズムによる断熱量子経路の最適化
• Authors: Xiaodong Yang, Ran Liu, Jun Li, and Xinhua Peng
• Abstract要約: 最適断熱量子経路探索のためのパルス平滑化手法を用いた勾配自由学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は,より複雑で現実的な量子計算問題を解くのに利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.664271328456728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing proper time-dependent control fields for slowly varying the system to the ground state that encodes the problem solution is crucial for adiabatic quantum computation. However, inevitable perturbations in real applications demand us to accelerate the evolution so that the adiabatic errors can be prevented from accumulation. Here, by treating this trade-off task as a multiobjective optimization problem, we propose a gradient-free learning algorithm with pulse smoothing technique to search optimal adiabatic quantum pathways and apply it to the Landau-Zener Hamiltonian and Grover search Hamiltonian. Numerical comparisons with a linear schedule, local adiabatic theorem induced schedule, and gradient-based algorithm searched schedule reveal that the proposed method can achieve significant performance improvements in terms of the adiabatic time and the instantaneous ground-state population maintenance. The proposed method can be used to solve more complex and real adiabatic quantum computation problems.
• Abstract（参考訳）: 問題解を符号化する基底状態にシステムを徐々に変化させる適切な時間依存制御フィールドを設計することは、断熱的量子計算に不可欠である。 しかし、実際のアプリケーションにおける避けられない摂動は、断熱誤差の蓄積を防止するために進化を加速することを要求する。 本稿では,このトレードオフ課題を多目的最適化問題として扱うことにより,最適断熱量子経路を探索し,ランドウ・ツェナー・ハミルトニアンおよびグローバー探索ハミルトニアンに適用するためのパルス平滑化手法を用いた勾配フリー学習アルゴリズムを提案する。 線形スケジュール,局所断続定理誘導スケジュール,勾配に基づくアルゴリズム探索スケジュールとの数値的比較により,提案手法が断続時間と瞬時地上人口維持の観点から有意な性能改善を達成できることが判明した。 提案手法は,より複雑で実効的な量子計算問題を解くために利用できる。

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