論文の概要: Quantum Optimal Control via Semi-Automatic Differentiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15044v2
• Date: Thu, 1 Dec 2022 18:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-11 13:45:24.821803
• Title: Quantum Optimal Control via Semi-Automatic Differentiation
• Title（参考訳）: 半自動微分による量子最適制御
• Authors: Michael H. Goerz, Sebasti\'an C. Carrasco and Vladimir S. Malinovsky
• Abstract要約: 我々は、勾配に基づく量子最適制御法と自動微分を組み合わせたフレームワークを開発する。 このアプローチは、事実上計算可能な関数を最適化することを可能にする。 超伝導量子ビット上での完全絡み合う量子ゲートの最適化にセミオートマチックな微分を用いることを図示し、ベンチマークする。
• 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 develop a framework of "semi-automatic differentiation" that combines existing gradient-based methods of quantum optimal control with automatic differentiation. The approach allows to optimize practically any computable functional and is implemented in two open source Julia packages, GRAPE.jl and Krotov.jl, part of the QuantumControl.jl framework. Our method is based on formally rewriting the optimization functional in terms of propagated states, overlaps with target states, or quantum gates. An analytical application of the chain rule then allows to separate the time propagation and the evaluation of the functional when calculating the gradient. The former can be evaluated with great efficiency via a modified GRAPE scheme. The latter is evaluated with automatic differentiation, but with a profoundly reduced complexity compared to the time propagation. Thus, our approach eliminates the prohibitive memory and runtime overhead normally associated with automatic differentiation and facilitates further advancement in quantum control by enabling the direct optimization of non-analytic functionals for quantum information and quantum metrology, especially in open quantum systems. We illustrate and benchmark the use of semi-automatic differentiation for the optimization of perfectly entangling quantum gates on superconducting qubits coupled via a shared transmission line. This includes the first direct optimization of the non-analytic gate concurrence.
• Abstract（参考訳）: 我々は,既存の勾配に基づく量子最適制御法と自動微分法を組み合わせた「半自動微分」の枠組みを開発した。 このアプローチは事実上計算可能な関数を最適化することができ、QuantumControl.jlフレームワークの一部であるGRAPE.jlとKrotov.jlの2つのオープンソースパッケージで実装されている。 提案手法は, 最適化関数を伝搬状態, ターゲット状態との重なり合い, 量子ゲートで正式に書き換えることに基づいている。 チェーンルールの解析的な応用により、勾配を計算する際に時間伝播と機能評価を分離することができる。 前者は改良されたGRAPEスキームにより高い効率で評価することができる。 後者は自動微分で評価されるが, 時間伝播に比べて著しく複雑性が低下する。 そこで,本手法では,量子情報や量子メトロロジー,特にオープン量子システムにおける非解析関数の直接最適化を可能にすることにより,通常,自動微分に関連する制限メモリとランタイムオーバヘッドを排除し,量子制御のさらなる進歩を促進する。 共有伝送線路を介して結合された超伝導量子ビット上での完全絡み合う量子ゲートの最適化にセミオートマチックな微分を用いることを図示し、ベンチマークする。 これには、非解析ゲート共起の第一の直接最適化が含まれる。

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