論文の概要: Optimal quantum control via genetic algorithms for quantum state
engineering in driven-resonator mediated networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14681v3
- Date: Wed, 25 Jan 2023 12:13:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 07:27:59.120671
- Title: Optimal quantum control via genetic algorithms for quantum state
engineering in driven-resonator mediated networks
- Title（参考訳）: 駆動共振系ネットワークにおける量子状態工学のための遺伝的アルゴリズムによる最適量子制御
- Authors: Jonathon Brown, Mauro Paternostro and Alessandro Ferraro
- Abstract要約: 進化的アルゴリズムに基づく量子状態工学には、機械学習によるアプローチを採用しています。
我々は、単一のモード駆動マイクロ波共振器を介して相互作用する、量子ビットのネットワーク(直接結合のない人工原子の状態に符号化された)を考える。
アルゴリズムは理想的なノイズフリー設定で訓練されているにもかかわらず、高い量子忠実度とノイズに対するレジリエンスを観測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We employ a machine learning-enabled approach to quantum state engineering
based on evolutionary algorithms. In particular, we focus on superconducting
platforms and consider a network of qubits -- encoded in the states of
artificial atoms with no direct coupling -- interacting via a common
single-mode driven microwave resonator. The qubit-resonator couplings are
assumed to be in the resonant regime and tunable in time. A genetic algorithm
is used in order to find the functional time-dependence of the couplings that
optimise the fidelity between the evolved state and a variety of targets,
including three-qubit GHZ and Dicke states and four-qubit graph states. We
observe high quantum fidelities (above 0.96 in the worst case setting of a
system of effective dimension 96) and resilience to noise, despite the
algorithm being trained in the ideal noise-free setting. These results show
that the genetic algorithms represent an effective approach to control quantum
systems of large dimensions.
- Abstract（参考訳）: 進化的アルゴリズムに基づく量子状態工学に機械学習によるアプローチを採用する。
特に、超伝導プラットフォームに焦点をあて、一般的な単一モード駆動マイクロ波共振器を介して相互作用する、量子ビットのネットワーク(直接結合を持たない人工原子の状態に符号化されている)を考える。
クビット共振器結合は共鳴状態にあり、時間に調整可能であると仮定される。
遺伝的アルゴリズムは、3量子GHZおよびディック状態や4量子グラフ状態を含む、進化した状態と様々なターゲットとの忠実度を最適化する結合の関数的時間依存性を見つけるために用いられる。
我々は、理想的なノイズフリー設定で訓練されているにもかかわらず、高量子忠実度(実効次元96のシステムの最悪の場合0.96以上)と耐雑音性を観察する。
これらの結果から, 遺伝的アルゴリズムは大規模量子系の制御に有効な手法であることが示された。
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