論文の概要: Iterative Gradient Ascent Pulse Engineering algorithm for quantum
optimal control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02806v2
- Date: Thu, 8 Dec 2022 16:11:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 16:38:47.540925
- Title: Iterative Gradient Ascent Pulse Engineering algorithm for quantum
optimal control
- Title（参考訳）: 量子最適制御のための反復勾配上昇パルス工学アルゴリズム
- Authors: Yuquan Chen, Yajie Hao, Ze Wu, Bi-Ying Wang, Ran Liu, Yanjun Hou,
Jiangyu Cui, Man-Hong Yung, Xinhua Peng
- Abstract要約: 所望の量子状態を作成するための反復的GRAPEアルゴリズム(iGRAPE)を提案する。
iGRAPEは、12キュービット以内のシステムにおいて、所望の量子状態を作成する際に、最大13倍のスピードアップを提供できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8755099849593913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gradient ascent pulse engineering algorithm (GRAPE) is a typical method to
solve quantum optimal control problems. However, it suffers from an exponential
resource in computing the time evolution of quantum systems with the increasing
number of qubits, which is a barrier for its application in large-qubit
systems. To mitigate this issue, we propose an iterative GRAPE algorithm
(iGRAPE) for preparing a desired quantum state, where the large-scale,
resource-consuming optimization problem is decomposed into a set of
lower-dimensional optimization subproblems by disentanglement operations.
Consequently these subproblems can be solved in parallel with less computing
resources. For physical platforms such as nuclear magnetic resonance (NMR) and
superconducting quantum systems, we show that iGRAPE can provide up to 13-fold
speedup over GRAPE when preparing desired quantum states in systems within 12
qubits. Using a four-qubit NMR system, we also experimentally verify the
feasibility of the iGRAPE algorithm.
- Abstract（参考訳）: 勾配上昇パルス工学アルゴリズム(GRAPE)は、量子最適制御問題を解く典型的な方法である。
しかし、量子系の時間進化を計算する際の指数的な資源と、量子ビットの数の増加に悩まされており、これは大きな量子ビット系におけるその応用の障壁となっている。
この問題を軽減するために,大規模資源消費最適化問題を不等角演算により低次元最適化部分問題に分解し,所望の量子状態を生成するための反復的グレープアルゴリズム(igrape)を提案する。
したがって、これらのサブプロブレムは少ない計算資源と並列に解決できる。
核磁気共鳴(NMR)や超伝導量子系などの物理プラットフォームでは、12量子ビット以内のシステムで所望の量子状態を作成する際に、iGRAPEはGRAPEよりも最大13倍のスピードアップを提供できることを示す。
4量子NMRシステムを用いて,iGRAPEアルゴリズムの有効性を実験的に検証した。
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