論文の概要: Model predictive control for robust quantum state preparation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05266v2
• Date: Tue, 11 Oct 2022 14:52:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 04:39:30.399812
• Title: Model predictive control for robust quantum state preparation
• Title（参考訳）: ロバスト量子状態生成のためのモデル予測制御
• Authors: Andy J. Goldschmidt, Jonathan L. DuBois, Steven L. Brunton, and J. Nathan Kutz
• Abstract要約: 量子制御のためのモデル予測制御(MPC)を導入する。 MPCは、測定フィードバックを取り入れることで、自然の障害拒絶の程度を継承する。 実用的な最適化制御シーケンスを生成するために, MPC をどのように利用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.069849286089743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A critical engineering challenge in quantum technology is the accurate control of quantum dynamics. Model-based methods for optimal control have been shown to be highly effective when theory and experiment closely match. Consequently, realizing high-fidelity quantum processes with model-based control requires careful device characterization. In quantum processors based on cold atoms, the Hamiltonian can be well-characterized. For superconducting qubits operating at milli-Kelvin temperatures, the Hamiltonian is not as well-characterized. Unaccounted for physics (i.e., mode discrepancy), coherent disturbances, and increased noise compromise traditional model-based control. This work introduces model predictive control (MPC) for quantum control applications. MPC is a closed-loop optimization framework that (i) inherits a natural degree of disturbance rejection by incorporating measurement feedback, (ii) utilizes finite-horizon model-based optimizations to control complex multi-input, multi-output dynamical systems under state and input constraints, and (iii) is flexible enough to develop synergistically alongside other modern control strategies. We show how MPC can be used to generate practical optimized control sequences in representative examples of quantum state preparation. Specifically, we demonstrate for a qubit, a weakly-anharmonic qubit, and a system undergoing crosstalk, that MPC can realize successful model-based control even when the model is inadequate. These examples showcase why MPC is an important addition to the quantum engineering control suite.
• Abstract（参考訳）: 量子技術における重要なエンジニアリング課題は、量子力学の正確な制御である。 最適制御のためのモデルベース手法は、理論と実験が密接に一致する場合に非常に効果的であることが示されている。 したがって、モデルベース制御による高忠実度量子プロセスの実現には、注意深いデバイス特性が必要である。 冷却原子に基づく量子プロセッサでは、ハミルトニアンはよくキャラクタリゼーションすることができる。 ミリケルビン温度で動く超伝導量子ビットの場合、ハミルトニアンはそれほど特性が良くない。 物理(すなわちモードの不一致)、コヒーレントな外乱、ノイズの増加は、従来のモデルベースの制御を損なう。 本研究は,量子制御応用にモデル予測制御(mpc)を導入する。 MPCはクローズドループ最適化フレームワークである (i)測定フィードバックを組み込むことにより、自然な外乱拒否の程度を継承する。 (ii)有限ホライゾンモデルに基づく最適化を利用して、状態・入力制約下で複雑な多入力・多出力力学系を制御する。 (iii)は他の近代的な制御戦略と相乗的に発展できるほど柔軟である。 量子状態生成の代表的な例において,mpcを用いて実用的な最適化制御列を生成する方法を示す。 具体的には, 量子ビット, 弱いアンハーモニック量子ビット, クロストークを行うシステムについて, モデルが不十分な場合でも, MPCがモデルベース制御を成功させることができることを示す。 これらの例は、mpcが量子工学制御スイートに重要な追加である理由を示しています。

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