論文の概要: Software tool-set for automated quantum system identification and device bring up

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04829v1
• Date: Tue, 10 May 2022 12:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 17:52:33.945054
• Title: Software tool-set for automated quantum system identification and device bring up
• Title（参考訳）: 自動量子システム同定のためのソフトウェアツールセットとデバイス起動
• Authors: Anurag Saha Roy, Kevin Pack, Nicolas Wittler and Shai Machnes
• Abstract要約: 本稿では、量子デバイスの理論的、最適制御ビューと実用的な操作と特徴付けタスクを組み合わせたソフトウェアツールセットを提案する。 モデルに基づくシミュレーションを行い、制御スキームを作成し、これらの制御をデバイスとクローズドループでキャリブレーションする。 最後に,シミュレーションと実験のミスマッチを最小化することにより,システムのモデルを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a software tool-set which combines the theoretical, optimal control view of quantum devices with the practical operation and characterization tasks required for quantum computing. In the same framework, we perform model-based simulations to create control schemes, calibrate these controls in a closed-loop with the device (or in this demo - by emulating the experimental process) and finally improve the system model through minimization of the mismatch between simulation and experiment, resulting in a digital twin of the device. The model based simulator is implemented using TensorFlow, for numeric efficiency, scalability and to make use of automatic differentiation, which enables gradient-based optimization for arbitrary models and control schemes. Optimizations are carried out with a collection of state-of-the-art algorithms originated in the field of machine learning. All of this comes with a user-friendly Qiskit interface, which allows end-users to easily simulate their quantum circuits on a high-fidelity differentiable physics simulator.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子デバイスの理論的,最適制御ビューと,量子コンピューティングに必要な実用的操作とキャラクタリゼーションタスクを組み合わせたソフトウェアツールセットを提案する。 同じフレームワークで、モデルベースのシミュレーションを行い、制御スキームを作成し、これらの制御をデバイスとクローズドループ(またはこのデモでは実験プロセスをエミュレートして)で校正し、最終的にシミュレーションと実験のミスマッチを最小限にしてシステムモデルを改善する。 モデルベースのシミュレータはtensorflowを使用して実装され、数値効率、スケーラビリティ、自動微分を利用して任意のモデルと制御スキームの勾配ベースの最適化を可能にする。 最適化は、機械学習の分野を起源とする最先端アルゴリズムのコレクションで実行される。 ユーザフレンドリーなQiskitインターフェースにより、エンドユーザは、高忠実度で微分可能な物理シミュレータ上で、量子回路を簡単にシミュレートできる。

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