論文の概要: Protocol Discovery for the Quantum Control of Majoranas by
Differentiable Programming and Natural Evolution Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09128v2
- Date: Fri, 9 Apr 2021 12:54:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 12:16:47.755135
- Title: Protocol Discovery for the Quantum Control of Majoranas by
Differentiable Programming and Natural Evolution Strategies
- Title（参考訳）: 微分可能プログラミングと自然進化戦略によるマヨラナの量子制御のためのプロトコル探索
- Authors: Luuk Coopmans, Di Luo, Graham Kells, Bryan K. Clark and Juan
Carrasquilla
- Abstract要約: 超伝導ナノワイヤにおけるマヨラナゼロモードの最適輸送にDPとNESを適用した。
非アディアバティックな体制下では、効率的だが驚くほど非直感的な動作戦略を同定する。
本研究では,量子制御のための機械学習が,量子多体力学系に効率的に適用可能であることを示す。
- 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: Quantum control, which refers to the active manipulation of physical systems
described by the laws of quantum mechanics, constitutes an essential ingredient
for the development of quantum technology. Here we apply Differentiable
Programming (DP) and Natural Evolution Strategies (NES) to the optimal
transport of Majorana zero modes in superconducting nanowires, a key element to
the success of Majorana-based topological quantum computation. We formulate the
motion control of Majorana zero modes as an optimization problem for which we
propose a new categorization of four different regimes with respect to the
critical velocity of the system and the total transport time. In addition to
correctly recovering the anticipated smooth protocols in the adiabatic regime,
our algorithms uncover efficient but strikingly counter-intuitive motion
strategies in the non-adiabatic regime. The emergent picture reveals a simple
but high fidelity strategy that makes use of pulse-like jumps at the beginning
and the end of the protocol with a period of constant velocity in between the
jumps, which we dub the jump-move-jump protocol. We provide a transparent
semi-analytical picture, which uses the sudden approximation and a
reformulation of the Majorana motion in a moving frame, to illuminate the key
characteristics of the jump-move-jump control strategy. We verify that the
jump-move-jump protocol remains robust against the presence of interactions or
disorder, and corroborate its high efficacy on a realistic proximity coupled
nanowire model. Our results demonstrate that machine learning for quantum
control can be applied efficiently to quantum many-body dynamical systems with
performance levels that make it relevant to the realization of large-scale
quantum technology.
- Abstract（参考訳）: 量子制御(Quantum control)とは、量子力学の法則によって記述される物理系の能動的操作を指し、量子技術の発展に不可欠な要素である。
ここでは、超伝導ナノワイヤにおけるマヨラナゼロモードの最適輸送に微分可能プログラミング(DP)と自然進化戦略(NES)を適用し、マヨラナに基づく位相量子計算の成功の鍵となる要素である。
我々は,マヨラナゼロモードの運動制御を最適化問題として定式化し,システムの臨界速度と総輸送時間に対する4つの異なる状態の新しい分類法を提案する。
断熱的な方法で予測された滑らかなプロトコルを正しく回収することに加えて、本アルゴリズムは非断熱的な方法で効率的だが直観に反する動き戦略を明らかにする。
創発的な画像は、プロトコルの初めと終わりにパルスのようなジャンプを、ジャンプ間の一定速度の周期で利用し、jump-move-jumpプロトコルをダビングする、単純で高忠実な戦略を示しています。
移動フレームにおけるマヨラナ運動の急激な近似と再構成を利用して、ジャンプ・ムーブ・ジャンプ制御戦略の重要な特徴を照らす透明半解析画像を提供する。
ジャンプ・ムーブ・ジャンプ・プロトコルは相互作用や障害の存在に対して頑健であり、現実的な近接結合ナノワイヤモデルにおいて高い有効性を示す。
本研究では,量子制御のための機械学習を,大規模量子技術の実現と関連する性能レベルを持つ量子多体力学系に適用できることを実証する。
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