Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Control of Quantum Systems

論文の概要: Learning Control of Quantum Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07461v1
Date: Tue, 19 Jan 2021 04:35:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-14 18:09:58.173754
Title: Learning Control of Quantum Systems
Title（参考訳）: 量子システムの学習制御
Authors: Daoyi Dong
Abstract要約: 本稿では,量子システムの学習制御について概説する。特に、量子システムの最適制御のための勾配に基づく学習など、次のような側面を概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5712062559655013
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper provides a brief introduction to learning control of quantum systems. In particular, the following aspects are outlined, including gradient-based learning for optimal control of quantum systems, evolutionary computation for learning control of quantum systems, learning-based quantum robust control, and reinforcement learning for quantum control.
Abstract（参考訳）: 本稿では,量子システムの学習制御について概説する。特に,量子システムの最適制御のための勾配に基づく学習,量子システムの学習制御のための進化的計算,学習に基づく量子ロバスト制御,量子制御のための強化学習などについて概説する。

関連論文リスト

Quantum control by the environment: Turing uncomputability, Optimization over Stiefel manifolds, Reachable sets, and Incoherent GRAPE [56.47577824219207]
多くの現実的な状況において、制御された量子系は環境と相互作用する。本稿では,環境を資源として利用したオープン量子システムの制御に関するいくつかの結果について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-20T10:09:13Z)
Model-free Quantum Gate Design and Calibration using Deep Reinforcement Learning [7.683965448804695]
モデルレス量子制御のための深層強化学習を用いた新しいトレーニングフレームワークを提案する。提案するフレームワークは,制御プロセスの終了時の測定のみに依存し,最適制御ポリシーを見つける能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-05T12:36:03Z)
Modern applications of machine learning in quantum sciences [51.09906911582811]
本稿では、教師なし、教師なし、強化学習アルゴリズムにおけるディープラーニングとカーネル手法の使用について述べる。我々は、微分可能プログラミング、生成モデル、機械学習に対する統計的アプローチ、量子機械学習など、より専門的なトピックについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-08T17:48:59Z)
Quantum estimation, control and learning: opportunities and challenges [4.622079557860986]
本稿では,量子推定,制御,学習の新興分野における課題とその可能性について,簡単な紹介を行う。トピックには、量子状態の推定、量子パラメータの識別、量子オープンループ制御、量子フィードバック制御、量子システムの推定と制御のための機械学習、量子機械学習が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-15T12:07:10Z)
A Tutorial on Optimal Control and Reinforcement Learning methods for Quantum Technologies [0.0]
本チュートリアルでは,3段階の人口移動問題に適用することで,量子最適制御と強化学習の手法を紹介する。結果の一部を再現するJupyterノートブックはオープンソースでGitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-14T15:11:10Z)
Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.720142291102135]
大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-30T23:50:05Z)
On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
Information flow and error scaling for fully-quantum control [4.724825031148412]
量子チャネルキャパシティが最適制御誤差のスケーリング動作を設定することを示す。チャネルの量子容量を最大化することにより、最小制御誤差が保証されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-11T10:46:25Z)
Entanglement transfer, accumulation and retrieval via quantum-walk-based qubit-qudit dynamics [50.591267188664666]
高次元システムにおける量子相関の生成と制御は、現在の量子技術の展望において大きな課題である。本稿では,量子ウォークに基づく移動・蓄積機構により,$d$次元システムの絡み合った状態が得られるプロトコルを提案する。特に、情報を軌道角運動量と単一光子の偏光度にエンコードするフォトニック実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-14T14:33:34Z)
Quantum optimal control of multi-level dissipative quantum systems with Reinforcement Learning [0.06372261626436676]
本稿では,多段階散逸型量子制御フレームワークを提案し,深部強化学習が最適戦略の同定に有効な方法であることを示す。このフレームワークは、他の量子制御モデルに適用するために一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-02T02:11:06Z)
Quantum Geometric Machine Learning for Quantum Circuits and Control [78.50747042819503]
我々は、量子幾何学的制御問題に対するディープラーニングの適用をレビューし、拡張する。量子回路合成問題における時間-最適制御の強化について述べる。我々の研究結果は、時間-最適制御問題に対する機械学習と幾何学的手法を組み合わせた量子制御と量子情報理論の研究者にとって興味深いものである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-19T19:12:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。