論文の概要: Control of Stochastic Quantum Dynamics with Differentiable Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01190v1
• Date: Mon, 4 Jan 2021 19:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 22:46:58.576046
• Title: Control of Stochastic Quantum Dynamics with Differentiable Programming
• Title（参考訳）: 微分プログラミングによる確率量子ダイナミクスの制御
• Authors: Frank Sch\"afer, Pavel Sekatski, Martin Koppenh\"ofer, Christoph Bruder, Michal Kloc
• Abstract要約: 微分可能プログラミングに基づく制御スキームの自動設計のためのフレームワークを提案する。 このアプローチを、ホモジエン検出を受けるクビットの状態準備と安定化に適用する。 その結果、信号と雑音の比が低いにもかかわらず、平均忠実度が約85%の目標状態へのキュービットの準備と安定化をコントローラに教えることができる。
• 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: Controlling stochastic dynamics of a quantum system is an indispensable task in fields such as quantum information processing and metrology. Yet, there is no general ready-made approach to design efficient control strategies. Here, we propose a framework for the automated design of control schemes based on differentiable programming ($\partial \mathrm{P}$). We apply this approach to state preparation and stabilization of a qubit subjected to homodyne detection. To this end, we formulate the control task as an optimization problem where the loss function quantifies the distance from the target state and we employ neural networks (NNs) as controllers. The system's time evolution is governed by a stochastic differential equation (SDE). To implement efficient training, we backpropagate the gradient information from the loss function through the SDE solver using adjoint sensitivity methods. As a first example, we feed the quantum state to the controller and focus on different methods to obtain gradients. As a second example, we directly feed the homodyne detection signal to the controller. The instantaneous value of the homodyne current contains only very limited information on the actual state of the system, covered in unavoidable photon-number fluctuations. Despite the resulting poor signal-to-noise ratio, we can train our controller to prepare and stabilize the qubit to a target state with a mean fidelity around 85%. We also compare the solutions found by the NN to a hand-crafted control strategy.
• Abstract（参考訳）: 量子系の確率力学の制御は、量子情報処理やメトロロジーといった分野において不可欠である。 しかし、効率的な制御戦略を設計するための一般的な準備済みのアプローチは存在しない。 本稿では,微分可能プログラミングに基づく制御スキームの自動設計のためのフレームワーク (\partial \mathrm{p}$) を提案する。 この手法をホモダイン検出を受ける量子ビットの状態形成と安定化に適用する。 この目的のために、損失関数が目標状態からの距離を定量化する最適化問題として制御タスクを定式化し、ニューラルネットワーク(NN)をコントローラとして使用する。 系の時間進化は確率微分方程式(SDE)によって制御される。 効率のよいトレーニングを実現するため,共役感度法を用いて損失関数からSDEソルバを介して勾配情報を逆伝搬する。 最初の例として、制御器に量子状態を与え、勾配を得るための異なる方法に焦点を当てる。 第2の例として、ホモダイン検出信号をコントローラに直接供給する。 ホモダイン電流の瞬時値は、避けられない光子数変動で覆われたシステムの実際の状態に関する非常に限られた情報のみを含む。 その結果、信号と雑音の比が低いにもかかわらず、平均忠実度が約85%の目標状態へのキュービットの準備と安定化をコントローラに教えることができる。 また、NNが発見したソリューションを手作りの制御戦略と比較する。

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