論文の概要: Statistically Characterising Robustness and Fidelity of Quantum Controls
and Quantum Control Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07801v1
- Date: Sat, 16 Jul 2022 01:19:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-04 20:28:10.252624
- Title: Statistically Characterising Robustness and Fidelity of Quantum Controls
and Quantum Control Algorithms
- Title（参考訳）: 量子制御と量子制御アルゴリズムのロバスト性と忠実性を統計的に特徴付ける
- Authors: Irtaza Khalid, Carrie A. Weidner, Edmond A. Jonckheere, Sophie G.
Shermer, Frank C. Langbein
- Abstract要約: 頑健性不忠実度尺度 (RIM$_p$) は、コントローラの頑健性と忠実度を定量化するために導入された。
RIM$_p$に基づいて、期待されるコントローラーの堅牢性と忠実度を定量化するためにアルゴリズム的ロバスト性不忠実度尺度(ARIM)が開発された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5599792629509229
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robustness of quantum operations or controls is important to build reliable
quantum devices. The robustness-infidelity measure (RIM$_p$) is introduced to
statistically quantify the robustness and fidelity of a controller as the
p-order Wasserstein distance between the fidelity distribution of the
controller under any uncertainty and an ideal fidelity distribution. The
RIM$_p$ is the p-th root of the p-th raw moment of the infidelity distribution.
Using a metrization argument, we justify why RIM$_1$ (the average infidelity)
suffices as a practical robustness measure. Based on the RIM$_p$, an
algorithmic robustness-infidelity measure (ARIM) is developed to quantify the
expected robustness and fidelity of controllers found by a control algorithm.
The utility of the RIM and ARIM is demonstrated by considering the problem of
robust control of spin- 12 networks using energy landscape shaping subject to
Hamiltonian uncertainty. The robustness and fidelity of individual control
solutions as well as the expected robustness and fidelity of controllers found
by different popular quantum control algorithms are characterized. For
algorithm comparisons, stochastic and non-stochastic optimization objectives
are considered, with the goal of effective RIM optimization in the latter.
Although high fidelity and robustness are often conflicting objectives, some
high fidelity, robust controllers can usually be found, irrespective of the
choice of the quantum control algorithm. However, for noisy optimization
objectives, adaptive sequential decision making approaches such as
reinforcement learning have a cost advantage compared to standard control
algorithms and, in contrast, the infidelities obtained are more consistent with
higher RIM values for low noise levels.
- Abstract（参考訳）: 量子演算や制御のロバスト性は、信頼できる量子デバイスを構築する上で重要である。
ロバスト性不忠実度尺度(rim$_p$)を導入し、任意の不確かさと理想的忠実度分布の下でのコントローラの忠実度分布の間のp次ワッサースタイン距離として、コントローラのロバスト性と忠実度を統計的に定量化する。
RIM$_p$ は不忠実分布の p 番目の原モーメントの p 番目の根である。
メトリゼーションの議論を用いて、rim$_1$(平均不忠実度)が実用的なロバスト性尺度として十分である理由を正当化する。
RIM$_p$に基づいて、制御アルゴリズムによって検出される制御器の期待される堅牢性と忠実度を定量化するアルゴリズム的ロバスト性不忠実度尺度(ARIM)が開発された。
RIMとARIMの実用性は、ハミルトンの不確実性を考慮したエネルギーランドスケープ形状を用いたスピン12ネットワークのロバスト制御の問題を考慮することで実証される。
個々の制御解の頑健性と忠実さと、異なる一般的な量子制御アルゴリズムで見つかる制御器の頑健性と忠実さを特徴付ける。
アルゴリズムの比較では、確率的および非確率的最適化の目的が検討され、後者では有効RIM最適化が目的である。
高忠実性とロバスト性はしばしば相反する目標であるが、量子制御アルゴリズムの選択に関係なく、高忠実でロバストなコントローラを見つけることができる。
しかし、雑音最適化の目的に対して、強化学習のような適応的な逐次決定手法は、標準制御アルゴリズムよりもコスト上の利点があり、対照的に、得られた不確かさは低雑音レベルのRIM値とより整合性が高い。
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