論文の概要: Stochastic optimization for learning quantum state feedback control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09896v1
• Date: Thu, 18 Nov 2021 19:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 12:28:13.611247
• Title: Stochastic optimization for learning quantum state feedback control
• Title（参考訳）: 量子状態フィードバック制御学習のための確率最適化
• Authors: Ethan N. Evans, Ziyi Wang, Adam G. Frim, Michael R. DeWeese, Evangelos A. Theodorou
• Abstract要約: 量子非破壊測定を用いたオープン量子システムのためのディープフィードバックネットワークのトレーニングフレームワークを提案する。 本手法は, 並列化性, オープンなシステム間相互作用に対する堅牢性, およびシミュレーションにおけるランドマーク状態フィードバック制御結果よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.4432244108711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High fidelity state preparation represents a fundamental challenge in the application of quantum technology. While the majority of optimal control approaches use feedback to improve the controller, the controller itself often does not incorporate explicit state dependence. Here, we present a general framework for training deep feedback networks for open quantum systems with quantum nondemolition measurement that allows a variety of system and control structures that are prohibitive by many other techniques and can in effect react to unmodeled effects through nonlinear filtering. We demonstrate that this method is efficient due to inherent parallelizability, robust to open system interactions, and outperforms landmark state feedback control results in simulation.
• Abstract（参考訳）: 高忠実性状態形成は量子技術応用における根本的な課題である。 最適制御アプローチの大部分はフィードバックを使ってコントローラを改善するが、コントローラ自体が明示的な状態依存を含まないことが多い。 本稿では,他の多くの技術で禁止されている様々なシステムや制御構造を可能とし,非線形フィルタリングによる非モデル化効果に効果的に対応可能な,オープン量子系に対する深いフィードバックネットワークのトレーニングフレームワークを提案する。 本手法は,並列性,オープンシステム間インタラクションの堅牢性,シミュレーションにおけるランドマーク状態フィードバック制御結果よりも優れることを示す。

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