論文の概要: Continuous quantum gate sets and pulse class meta-optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13594v3
- Date: Tue, 13 Dec 2022 22:42:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 20:56:34.500227
- Title: Continuous quantum gate sets and pulse class meta-optimization
- Title（参考訳）: 連続量子ゲートセットとパルスクラスメタ最適化
- Authors: Francesco Preti, Tommaso Calarco and Felix Motzoi
- Abstract要約: 最適制御パルスの学習系は、ポテンシャルパラメータ値の空間から制御空間への大域的最適写像を得るために、様々なパラメータに適応的に依存することを示す。
提案手法は実験的に関係のある異なる量子ゲート上で試験され,複数の可変パラメータや不確かさパラメータの存在下でも高忠実度パルスを生成できることが証明された。
- 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: Reducing the circuit depth of quantum circuits is a crucial bottleneck to
enabling quantum technology. This depth is inversely proportional to the number
of available quantum gates that have been synthesised. Moreover, quantum gate
synthesis and control problems exhibit a vast range of external parameter
dependencies, both physical and application-specific. In this article we
address the possibility of learning families of optimal control pulses which
depend adaptively on various parameters, in order to obtain a global optimal
mapping from the space of potential parameter values to the control space, and
hence continuous classes of gates. Our proposed method is tested on different
experimentally relevant quantum gates and proves capable of producing
high-fidelity pulses even in presence of multiple variable or uncertain
parameters with wide ranges.
- Abstract（参考訳）: 量子回路の回路深度を減らすことは、量子技術を実現する上で重要なボトルネックである。
この深さは合成された利用可能な量子ゲートの数に逆比例する。
さらに、量子ゲート合成と制御の問題により、物理およびアプリケーション固有の外部パラメータ依存性が幅広い。
本稿では,ポテンシャルパラメータ値の空間から制御空間への大域的最適マッピング,すなわちゲートの連続クラスを得るために,様々なパラメータに適応的に依存する最適制御パルスの族を学習する可能性について述べる。
提案手法は, 異なる量子ゲート上で実験を行い, 広い範囲の複数の可変パラメータや不確定パラメータが存在する場合でも, 高忠実性パルスを発生できることを証明した。
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