論文の概要: Software tool-set for automated quantum system identification and device bring up
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04829v2
- Date: Fri, 07 Mar 2025 21:49:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 15:39:24.475015
- Title: Software tool-set for automated quantum system identification and device bring up
- Title（参考訳）: 自動量子システム識別とデバイスのためのソフトウェアツールセット
- Authors: Anurag Saha Roy, Kevin Pack, Nicolas Wittler, 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:
- 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 \textemdash 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特性的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。
また,シミュレーションと実験のミスマッチの最小化によるシステムモデルの改善を図り,それらの制御をデバイスとクローズドループ(あるいは実験プロセスのエミュレートにより,このデモ \textemdash)でキャリブレーションする。
モデルベースシミュレータは、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、機械学習の分野に起源を持つ最先端のアルゴリズムの集合を用いて行われる。
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、自分の量子回路を簡単にシミュレートできる。
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