論文の概要: Robust quantum gates using smooth pulses and physics-informed neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02512v2
• Date: Fri, 27 May 2022 23:31:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 07:23:23.966504
• Title: Robust quantum gates using smooth pulses and physics-informed neural networks
• Title（参考訳）: 滑らかなパルスと物理インフォームドニューラルネットワークを用いたロバスト量子ゲート
• Authors: Utkan G\"ung\"ord\"u and J. P. Kestner
• Abstract要約: 本稿では、ノイズに対する感度を最小化する、真に滑らかなパルスを得るための最初の一般的な方法を提案する。 ニューラルネットワークを用いてハミルトニアンをパラメータ化することにより、多数の最適化パラメータを利用できる。 我々は,論理部分空間内のノイズの影響を抑えるスムーズな形状と,その部分空間からの漏れを抑えることで,我々のアプローチの能力を実証する。
• 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: The presence of decoherence in quantum computers necessitates the suppression of noise. Dynamically corrected gates via specially designed control pulses offer a path forward, but hardware-specific experimental constraints can cause complications. Existing methods to obtain smooth pulses are either restricted to two-level systems, require an optimization over noise realizations or limited to piecewise-continuous pulse sequences. In this work, we present the first general method for obtaining truly smooth pulses that minimizes sensitivity to noise, eliminating the need for sampling over noise realizations and making assumptions regarding the underlying statistics of the experimental noise. We parametrize the Hamiltonian using a neural network, which allows the use of a large number of optimization parameters to adequately explore the functional control space. We demonstrate the capability of our approach by finding smooth shapes which suppress the effects of noise within the logical subspace as well as leakage out of that subspace.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータにおけるデコヒーレンスの存在はノイズの抑制を必要とする。 特別に設計された制御パルスを介して動的に補正されたゲートは前進経路を提供するが、ハードウェア固有の実験上の制約は合併症を引き起こす可能性がある。 滑らかなパルスを得る既存の方法は、2レベルシステムに制限され、ノイズの実現よりも最適化されるか、断片的に連続するパルスシーケンスに制限される。 本研究では, ノイズに対する感度を最小化し, ノイズをサンプリングする必要性を排除し, 実験ノイズの統計的基礎を仮定する, 真のスムーズなパルスを得るための最初の一般手法を提案する。 ニューラルネットワークを用いてハミルトニアンをパラメトリゼーションし、多数の最適化パラメータを使って機能的な制御空間を適切に探索する。 我々は,論理部分空間内のノイズの影響を抑えるスムーズな形状と,その部分空間からの漏れを抑えることで,我々のアプローチの能力を実証する。

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