論文の概要: Breaking Adiabatic Quantum Control with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04297v1
• Date: Wed, 9 Sep 2020 13:45:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 03:03:56.816088
• Title: Breaking Adiabatic Quantum Control with Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による断熱量子制御の破断
• Authors: Yongcheng Ding, Yue Ban, Jos\'e D. Mart\'in-Guerrero, Enrique Solano, Jorge Casanova, Xi Chen
• Abstract要約: DRLは、STAによって規定される量子速度制限で制限された演算時間で、堅牢なデジタル量子制御をもたらす。 本研究は,デジタル量子制御の一般的な枠組みを導入し,量子情報処理の進歩に繋がるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.291834844920595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of digital quantum computing, optimal digitized pulses are requisite for efficient quantum control. This goal is translated into dynamic programming, in which a deep reinforcement learning (DRL) agent is gifted. As a reference, shortcuts to adiabaticity (STA) provide analytical approaches to adiabatic speed up by pulse control. Here, we select single-component control of qubits, resembling the ubiquitous two-level Landau-Zener problem for gate operation. We aim at obtaining fast and robust digital pulses by combining STA and DRL algorithm. In particular, we find that DRL leads to robust digital quantum control with operation time bounded by quantum speed limits dictated by STA. In addition, we demonstrate that robustness against systematic errors can be achieved by DRL without any input from STA. Our results introduce a general framework of digital quantum control, leading to a promising enhancement in quantum information processing.
• Abstract（参考訳）: デジタル量子コンピューティングの時代には、最適なデジタルパルスは効率的な量子制御に必須である。 この目標は動的プログラミングに変換され、深層強化学習(DRL)エージェントが贈られる。 参照として、断熱性(STA)へのショートカットは、パルス制御による断熱速度アップに対する分析的アプローチを提供する。 ここでは、ゲート演算に対するユビキタスな2レベルLandau-Zener問題に類似した、キュービットの単一成分制御を選択する。 STAとDRLアルゴリズムを組み合わせて高速で堅牢なディジタルパルスを得る。 特に、DRLは、STAによって規定される量子速度制限で制限された演算時間で、堅牢なデジタル量子制御をもたらす。 さらに,システムエラーに対する堅牢性は,STAからの入力なしでDRLによって達成可能であることを示す。 本研究は,デジタル量子制御の一般的な枠組みを導入し,量子情報処理の進歩に繋がるものである。

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