Fugu-MT 論文翻訳(概要): Preparing Quantum States by Measurement-feedback Control with Bayesian Optimization

論文の概要: Preparing Quantum States by Measurement-feedback Control with Bayesian Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02336v2
Date: Tue, 6 Dec 2022 04:53:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-09 20:20:10.302976
Title: Preparing Quantum States by Measurement-feedback Control with Bayesian Optimization
Title（参考訳）: ベイズ最適化による計測フィードバック制御による量子状態の生成
Authors: Yadong Wu, Juan Yao and Pengfei Zhang
Abstract要約: 本稿では,計測フィードバック制御プロセスと機械学習手法を組み合わせることで,多体システムの基底状態を作成するための汎用フレームワークを提案する。 BOは演算子ベースで制約されているとしても最適パラメータを生成でき、高い確率で低エネルギー状態までシステムを動かすことができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.759925918369102
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Preparation of quantum states is of vital importance for performing quantum computations and quantum simulations. In this work, we propose a general framework for preparing ground states of many-body systems by combining the measurement-feedback control process (MFCP) and the machine learning method. Using the Bayesian optimization (BO) strategy, the efficiency of determining the measurement and feedback operators in the MFCP is demonstrated. Taking the one dimensional Bose-Hubbard model as an example, we show that BO can generate optimal parameters, although constrained by the operator basis, which can drive the system to the low energy state with high probability in typical quantum trajectories.
Abstract（参考訳）: 量子状態の生成は、量子計算や量子シミュレーションを行う上で極めて重要である。本研究では,計測フィードバック制御プロセス(MFCP)と機械学習手法を組み合わせることで,多体システムの基底状態を作成するための汎用フレームワークを提案する。ベイズ最適化(BO)戦略を用いて,MFCPの測定およびフィードバック演算子を決定する効率を実証した。一次元のBose-Hubbardモデルを例にとると、BOは演算子ベースによって制約されているにもかかわらず最適なパラメータを生成できることを示し、典型的な量子軌道の確率が高い低エネルギー状態までシステムを駆動することができる。

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