論文の概要: Incorporating Encoding into Quantum System Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01954v2
- Date: Tue, 9 Apr 2024 14:11:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 20:55:40.648761
- Title: Incorporating Encoding into Quantum System Design
- Title(参考訳): 量子システム設計へのエンコードの導入
- Authors: Alastair Kay,
- Abstract要約: 設計プロセスにエンコーディングを組み込んだ重要な洞察と、根本的な結果について説明する。
これは、完全な状態移動の研究を、システム全体のハミルトニアンを特定する非現実的なシナリオから、設計に選択の余地のないハミルトニアンを与えるというはるかに現実的な状況に転換し、完全な遷移を達成するためにたった2つのパラメータの時間制御を設計する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: When creating a quantum system whose natural dynamics provide useful computational operations, designers have two key tools at their disposal: the (constrained) choice of both the Hamiltonian and the the initial state of the system (an encoding). Typically, we fix the design, and utilise encodings post factum to tolerate experimental imperfections. In this paper, we describe a vital insight that incorporates encoding into the design process, with radical consequences. This transforms the study of perfect state transfer from the unrealistic scenario of specifying the Hamiltonian of an entire system to the far more realistic situation of being given a Hamiltonian over which we had no choice in the design, and designing time control of just two parameters to still achieve perfect transfer.
- Abstract(参考訳): 自然力学が有用な計算演算を提供する量子システムを作成する際、設計者は、ハミルトニアンとシステムの初期状態(エンコーディング)の両方を(制限された)選択する2つの主要なツールを持っている。
典型的には、設計を修正し、ポストファクトムのエンコーディングを利用して実験的な欠陥を許容する。
本稿では,設計プロセスにエンコーディングを組み込んだ重要な洞察と,根本的な結果について述べる。
これは、完全な状態移動の研究を、システム全体のハミルトニアンを特定する非現実的なシナリオから、設計に選択の余地のないハミルトニアンを与えるというはるかに現実的な状況に転換し、完全な遷移を達成するためにたった2つのパラメータの時間制御を設計する。
関連論文リスト
- Design of Coherent Passive Quantum Equalizers Using Robust Control Theory [0.0]
本稿では,量子通信チャネルにおけるコヒーレント等化フィルタの設計手法を提案する。
目的は、元のシステムと結合すると環境の劣化効果を緩和する別の量子システムを得ることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T07:21:46Z) - Deep Bayesian Experimental Design for Quantum Many-Body Systems [0.0]
提案手法は,現在の量子技術プラットフォームを特徴付ける適応的計測戦略の可能性を秘めていることを示す。
特に、結合キャビティとキュービット配列の配列に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T08:40:14Z) - The END: An Equivariant Neural Decoder for Quantum Error Correction [73.4384623973809]
データ効率のよいニューラルデコーダを導入し、この問題の対称性を活用する。
本稿では,従来のニューラルデコーダに比べて精度の高い新しい同変アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-14T19:46:39Z) - Optimal State Manipulation for a Two-Qubit System Driven by Coherent and
Incoherent Controls [77.34726150561087]
2量子ビット量子系の最適制御には状態準備が重要である。
物理的に異なる2つのコヒーレント制御を利用し、ヒルベルト・シュミット目標密度行列を最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-03T10:22:35Z) - Tensor Networks or Decision Diagrams? Guidelines for Classical Quantum
Circuit Simulation [65.93830818469833]
テンソルネットワークと決定図は、異なる視点、用語、背景を念頭に、独立して開発されている。
これらの手法が古典的量子回路シミュレーションにどのようにアプローチするかを考察し、最も適用可能な抽象化レベルに関してそれらの相似性を考察する。
量子回路シミュレーションにおいて,テンソルネットワークの使い勝手の向上と決定図の使い勝手の向上に関するガイドラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-13T19:00:00Z) - Optimizing Design Choices for Neural Quantum States [0.0]
本稿では、スピンハミルトニアンの基底状態探索に使用される一般的なネットワークアーキテクチャと対称性スキームの比較を行う。
基底状態の非自明な符号構造が存在する場合、対称性の細部が性能に重要な影響を与えていることが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-17T10:30:05Z) - Dynamical learning of a photonics quantum-state engineering process [48.7576911714538]
実験的な高次元量子状態の工学は、いくつかの量子情報プロトコルにとって重要な課題である。
我々は、フォトニック軌道Angular Momentum(OAM)ステートを設計するための自動適応最適化プロトコルを実装した。
このアプローチは、量子情報プロトコルや技術のためのノイズの多い実験タスクを自動最適化するための強力なツールである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-14T19:24:31Z) - Combatting the Effects of Disorder in Quantum State Transfer [0.0]
ハミルトニアンの選択を最適化し、チェーンの両端の小さな領域に符号化/復号処理を実装することにより、性能を向上させる。
単一励起部分空間のみの符号化は最適であり、これらのシステムの動作状態を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-23T07:35:23Z) - Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。
3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T17:49:09Z) - Amortized Synthesis of Constrained Configurations Using a Differentiable
Surrogate [25.125736560730864]
設計、製造、制御の問題において、我々はしばしば合成の課題に直面している。
この多対一の地図は、フィードフォワード合成の教師あり学習に挑戦する。
どちらの問題にも,オートエンコーダであると考えられる2段階のニューラルネットワークアーキテクチャで対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-16T17:59:45Z) - Machine Learning Framework for Quantum Sampling of Highly-Constrained,
Continuous Optimization Problems [101.18253437732933]
本研究では,連続空間の逆設計問題を,制約のないバイナリ最適化問題にマッピングする,汎用的な機械学習ベースのフレームワークを開発する。
本研究では, 熱発光トポロジを熱光応用に最適化し, (ii) 高効率ビームステアリングのための拡散メタグレーティングを行うことにより, 2つの逆設計問題に対するフレームワークの性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-06T02:22:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。