論文の概要: Quantum open system identification via global optimization: Optimally accurate Markovian models of open systems from time-series data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.17164v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 17:41:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:55:41.969829
• Title: Quantum open system identification via global optimization: Optimally accurate Markovian models of open systems from time-series data
• Title（参考訳）: グローバル最適化による量子オープンシステム同定:時系列データによるオープンシステムの最適精度マルコフモデル
• Authors: Zakhar Popovych, Kurt Jacobs, Georgios Korpas, Jakub Marecek, Denys I. Bondar,
• Abstract要約: オープンデータを用いて量子システムを識別する方法を示す。 モーメント/サム・オブ・2乗法を用いて最適化することで,正確な減衰システムが得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0971479389679333
• License:
• Abstract: Accurate models of the dynamics of quantum circuits are essential for optimizing and advancing quantum devices. Since first-principles models of environmental noise and dissipation in real quantum systems are often unavailable, deriving accurate models from measured time-series data is critical. However, identifying open quantum systems poses significant challenges: powerful methods from systems engineering can perform poorly beyond weak damping (as we show) because they fail to incorporate essential constraints required for quantum evolution (e.g., positivity). Common methods that can include these constraints are typically multi-step, fitting linear models to physically grounded master equations, often resulting in non-convex functions in which local optimization algorithms get stuck in local extrema (as we show). In this work, we solve these problems by formulating quantum system identification directly from data as a polynomial optimization problem, enabling the use of recently developed global optimization methods. These methods are essentially guaranteed to reach global optima, allowing us for the first time to efficiently obtain the most accurate Markovian model for a given system. In addition to its practical importance, this allows us to take the error of these Markovian models as an alternative (operational) measure of the non-Markovianity of a system. We test our method with the spin-boson model -- a two-level system coupled to a bath of harmonic oscillators -- for which we obtain the exact evolution using matrix-product-state techniques. We show that polynomial optimization using moment/sum-of-squares approaches significantly outperforms traditional optimization algorithms, and we show that even for strong damping Lindblad-form master equations can provide accurate models of the spin-boson system.
• Abstract（参考訳）: 量子回路のダイナミクスの正確なモデルは、量子デバイスを最適化し前進させるのに不可欠である。 実量子系における環境騒音や散逸の第一原理モデルはしばしば利用できないため、測定された時系列データから正確なモデルを導出することが重要である。 しかし、オープンな量子系を特定することは大きな課題である: システム工学の強力な手法は、量子進化に必要な必須の制約(例えば、肯定性)を組み込むことができないため、弱い減衰(以下に示すように)を超える性能が低い。 これらの制約を含む一般的な手法は、典型的には多段階であり、線形モデルを物理的に基底を持つマスター方程式に適合させ、しばしば局所最適化アルゴリズムが局所極限に留まる非凸関数をもたらす(ここで示すように)。 本研究では,データから直接量子システム同定を多項式最適化問題として定式化し,最近開発された大域的最適化手法を有効活用することによって,これらの問題を解決する。 これらの手法は本質的に大域的最適点に達することが保証されており、与えられたシステムに対して最も正確なマルコフモデルを得るのが初めてである。 実用的重要性に加えて、これらのマルコフモデルの誤差をシステムの非マルコフ性(英語版)の代替(操作的)測度として捉えることができる。 本研究では,2レベル系のスピンボソンモデルと高調波発振器の浴槽を結合した実験を行い,行列生成物状態法を用いて正確な進化を求める。 モーメント/サム・オブ・スクエアのアプローチを用いた多項式最適化は従来の最適化アルゴリズムよりも大幅に優れており、強い減衰リンドブラッド形式のマスター方程式でさえスピンボソン系の正確なモデルを提供できることを示す。

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