論文の概要: Time-Optimal Quantum Driving by Variational Circuit Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00405v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 11:53:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 19:36:15.971549
• Title: Time-Optimal Quantum Driving by Variational Circuit Learning
• Title（参考訳）: 変分回路学習による時間最適量子駆動
• Authors: Tangyou Huang, Yongcheng Ding, L\'eonce Dupays, Yue Ban, Man-Hong Yung, Adolfo del Campo, and Xi Chen
• Abstract要約: ディジタル量子シミュレーションとハイブリッド回路学習は、量子最適制御の新しい可能性を開く。 有限個の量子ビットを持つ量子デバイス上で、捕捉された量子粒子の波束展開をシミュレートする。 本手法の誤差に対する堅牢性について考察し,回路にバレンプラトーが存在しないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9582851733261286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The simulation of quantum dynamics on a digital quantum computer with parameterized circuits has widespread applications in fundamental and applied physics and chemistry. In this context, using the hybrid quantum-classical algorithm, combining classical optimizers and quantum computers, is a competitive strategy for solving specific problems. We put forward its use for optimal quantum control. We simulate the wave-packet expansion of a trapped quantum particle on a quantum device with a finite number of qubits. We then use circuit learning based on gradient descent to work out the intrinsic connection between the control phase transition and the quantum speed limit imposed by unitary dynamics. We further discuss the robustness of our method against errors and demonstrate the absence of barren plateaus in the circuit. The combination of digital quantum simulation and hybrid circuit learning opens up new prospects for quantum optimal control.
• Abstract（参考訳）: パラメータ化回路を用いたデジタル量子コンピュータ上の量子力学のシミュレーションは、基礎的および応用物理学や化学に広く応用されている。 この文脈では、古典的なオプティマイザと量子コンピュータを組み合わせたハイブリッド量子古典アルゴリズムは、特定の問題を解決するための競争戦略である。 我々は最適な量子制御にその使用を推し進めた。 量子デバイス上に閉じ込められた量子粒子の波長-パケット展開を有限個の量子ビットでシミュレートする。 次に、勾配降下に基づく回路学習を用いて、制御相転移とユニタリダイナミクスによって課される量子速度制限との間の本質的な接続を解明する。 さらに,本手法の誤差に対する堅牢性について考察し,回路にバレンプラトーが存在しないことを示す。 ディジタル量子シミュレーションとハイブリッド回路学習の組み合わせは、量子最適制御の新しい可能性を開く。

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