論文の概要: Quantum optimal control with quantum computers: an hybrid algorithm
featuring machine learning optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00368v3
- Date: Wed, 24 Feb 2021 16:46:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 23:20:40.766005
- Title: Quantum optimal control with quantum computers: an hybrid algorithm
featuring machine learning optimization
- Title（参考訳）: 量子コンピュータによる量子最適制御--機械学習最適化を用いたハイブリッドアルゴリズム
- Authors: Davide Castaldo, Marta Rosa, Stefano Corni
- Abstract要約: 我々は,レーザーパルスを受ける分子の最適な集団移動問題を解くために,ハイブリッド量子古典アルゴリズムを開発した。
レーザーパルス下での分子波動関数の進化は量子コンピュータ上でシミュレートされ、最適パルスは機械学習(進化的)アルゴリズムによって反復的に形成される。
- 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: We develop an hybrid quantum-classical algorithm to solve an optimal
population transfer problem for a molecule subject to a laser pulse. The
evolution of the molecular wavefunction under the laser pulse is simulated on a
quantum computer, while the optimal pulse is iteratively shaped via a machine
learning (evolutionary) algorithm. A method to encode on the quantum computer
the n-electrons wavefunction is discussed, the circuits accomplishing its
quantum simulation are derived and the scalability in terms of number of
operations is discussed. Performance on Noisy Intermediate-Scale Quantum
devices (IBM Q X2) is provided to assess the current technological gap.
Furthermore the hybrid algorithm is tested on a quantum emulator to compare
performance of the evolutionary algorithm with standard ones. Our results show
that such algorithms are able to outperform the optimization with a downhill
simplex method and provide performance comparable to more advanced (but
quantum-computer unfriendly) algorithms such as Rabitz's.
- Abstract（参考訳）: 我々は,レーザーパルスを受ける分子の最適な集団移動問題を解くために,ハイブリッド量子古典アルゴリズムを開発した。
レーザーパルスによる分子波動関数の進化は量子コンピュータ上でシミュレーションされ、最適なパルスは機械学習(進化的)アルゴリズムによって反復的に形成される。
量子コンピュータ上でn電子波動関数を符号化する方法を議論し、その量子シミュレーションを行う回路を導出し、演算数の観点からのスケーラビリティについて論じる。
現在の技術ギャップを評価するため,ノイズの多い中間量子デバイス(IBM Q X2)の性能評価を行った。
さらに、ハイブリッドアルゴリズムは量子エミュレータ上でテストされ、進化アルゴリズムのパフォーマンスと標準アルゴリズムのパフォーマンスを比較する。
以上の結果から,このようなアルゴリズムは,より高度な(しかし量子コンピュータに不都合な)アルゴリズムであるRabitzのアルゴリズムに匹敵する性能が得られる。
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