論文の概要: QGOpt: Riemannian optimization for quantum technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01894v4
• Date: Wed, 17 Nov 2021 12:23:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 11:38:23.713251
• Title: QGOpt: Riemannian optimization for quantum technologies
• Title（参考訳）: QGOpt: 量子技術のリーマン最適化
• Authors: I. A. Luchnikov, A. Ryzhov, S. N. Filippov, H. Ouerdane
• Abstract要約: 量子技術における制約付き最適化のためのライブラリであるQGOptを紹介する。 量子ゲート分解と量子トモグラフィーの2つの応用例を示す。
• 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: Many theoretical problems in quantum technology can be formulated and addressed as constrained optimization problems. The most common quantum mechanical constraints such as, e.g., orthogonality of isometric and unitary matrices, CPTP property of quantum channels, and conditions on density matrices, can be seen as quotient or embedded Riemannian manifolds. This allows to use Riemannian optimization techniques for solving quantum-mechanical constrained optimization problems. In the present work, we introduce QGOpt, the library for constrained optimization in quantum technology. QGOpt relies on the underlying Riemannian structure of quantum-mechanical constraints and permits application of standard gradient based optimization methods while preserving quantum mechanical constraints. Moreover, QGOpt is written on top of TensorFlow, which enables automatic differentiation to calculate necessary gradients for optimization. We show two application examples: quantum gate decomposition and quantum tomography.
• Abstract（参考訳）: 量子技術における多くの理論的問題は定式化され、制約付き最適化問題として取り扱われる。 等尺行列やユニタリ行列の直交性、量子チャネルのcptp特性、密度行列の条件といった最も一般的な量子力学的制約は、商あるいは埋め込みリーマン多様体と見なすことができる。 これにより、量子力学的制約付き最適化問題を解くためにリーマン最適化技術を利用することができる。 本稿では,量子技術における制約付き最適化のためのライブラリであるQGOptを紹介する。 qgoptは量子力学的制約の基底となるリーマン構造に依存しており、量子力学的制約を保ちながら標準勾配に基づく最適化法を適用できる。 さらに、QGOptはTensorFlow上に書かれており、自動微分によって最適化に必要な勾配を計算することができる。 量子ゲート分解と量子トモグラフィーの2つの応用例を示す。

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