論文の概要: Predicting Dynamics of Transmon Qubit-Cavity Systems with Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14471v1
• Date: Wed, 29 Sep 2021 15:02:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 04:58:35.231526
• Title: Predicting Dynamics of Transmon Qubit-Cavity Systems with Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いたトランスモンキュービットキャビティシステムのダイナミクス予測
• Authors: Nima Leclerc
• Abstract要約: マスター方程式の解に基づく現在のモデルは、プレイで非マルコフ力学を捉えるのに十分ではない。 本稿では、繰り返しニューラルネットワークを用いて、結合したトランペット量子ビットキャビティシステムに対するリンドブラッドマスター方程式の効率的な解を求める方法を提案する。
• 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: Developing accurate and computationally inexpensive models for the dynamics of open-quantum systems is critical in designing new qubit platforms by first understanding their mechanisms of decoherence and dephasing. Current models based on solutions to master equations are not sufficient in capturing the non-Markovian dynamics at play and suffer from large computational costs. Here, we present a method of overcoming this by using a recurrent neural network to obtain effective solutions to the Lindblad master equation for a coupled transmon qubit-cavity system. We present the training and testing performance of the model trained a simulated dataset and demonstrate its ability to map microscopic dissipative mechanisms to quantum observables.
• Abstract（参考訳）: オープン量子システムのダイナミクスのための正確で計算コストのかかるモデルの開発は、まずデコヒーレンスとデファスメントのメカニズムを理解することによって、新しい量子ビットプラットフォームを設計する上で非常に重要である。 マスター方程式の解に基づく現在のモデルは、非マルコフ力学をプレイ時に捉えるのに十分ではなく、計算コストが大きい。 本稿では,リカレントニューラルネットワークを用いて,結合型トランペットキュービットキャビティシステムに対するリンドブラッドマスター方程式の効率的な解を求める手法を提案する。 シミュレーションデータセットをトレーニングしたモデルのトレーニングと試験性能を示し, 微視的散逸機構を量子オブザーバブルにマッピングできることを実証する。

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