論文の概要: Binary Control Pulse Optimization for Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05773v3
- Date: Thu, 8 Dec 2022 01:56:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-17 05:33:36.655731
- Title: Binary Control Pulse Optimization for Quantum Systems
- Title（参考訳）: 量子システムの二元制御パルス最適化
- Authors: Xinyu Fei and Lucas T. Brady and Jeffrey Larson and Sven Leyffer and
Siqian Shen
- Abstract要約: 量子制御は、特定の量子状態や所望の操作に対して量子システムを操作することを目的としている。
計算効率と解法品質を改善するために,異なる最適化アルゴリズムと手法を適用した。
我々のアルゴリズムは、様々な量子制御の例に関する数値的研究で示されているように、高品質な制御結果を得ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.887393074590696
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum control aims to manipulate quantum systems toward specific quantum
states or desired operations. Designing highly accurate and effective control
steps is vitally important to various quantum applications, including energy
minimization and circuit compilation. In this paper we focus on discrete binary
quantum control problems and apply different optimization algorithms and
techniques to improve computational efficiency and solution quality.
Specifically, we develop a generic model and extend it in several ways. We
introduce a squared $L_2$-penalty function to handle additional side
constraints, to model requirements such as allowing at most one control to be
active. We introduce a total variation (TV) regularizer to reduce the number of
switches in the control. We modify the popular gradient ascent pulse
engineering (GRAPE) algorithm, develop a new alternating direction method of
multipliers (ADMM) algorithm to solve the continuous relaxation of the
penalized model, and then apply rounding techniques to obtain binary control
solutions. We propose a modified trust-region method to further improve the
solutions. Our algorithms can obtain high-quality control results, as
demonstrated by numerical studies on diverse quantum control examples.
- Abstract（参考訳）: 量子制御は、量子系を特定の量子状態や所望の操作に向けて操作することを目的としている。
エネルギー最小化や回路コンパイルを含む様々な量子応用において、高精度で効果的な制御ステップを設計することは極めて重要である。
本稿では, 離散二進量子制御問題に着目し, 計算効率と解の質を改善するために, 異なる最適化アルゴリズムと手法を適用する。
具体的には、汎用モデルを開発し、いくつかの方法で拡張する。
我々は,最大1つの制御がアクティブであるような要求をモデル化するために,追加の側制約を処理する2乗の$l_2$-penalty関数を導入する。
制御におけるスイッチ数を削減するために、総変量器(TV)レギュレータを導入する。
一般的な勾配上昇パルス工学 (grape) アルゴリズムを改良し, ペナリゼーションモデルの連続緩和を解決するために, 乗算器 (admm) アルゴリズムの交互方向法を新たに開発し, 丸め法を適用して二元制御解を得る。
ソリューションをさらに改善するために,信頼領域の修正手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、様々な量子制御例の数値的研究によって示されるように、高品質な制御結果を得ることができる。
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