論文の概要: Model-free Quantum Gate Design and Calibration using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02371v2
• Date: Tue, 7 Feb 2023 05:01:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 12:14:15.254937
• Title: Model-free Quantum Gate Design and Calibration using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習を用いたモデルフリー量子ゲート設計と校正
• Authors: Omar Shindi, Qi Yu, Parth Girdhar, and Daoyi Dong
• Abstract要約: モデルレス量子制御のための深層強化学習を用いた新しいトレーニングフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,制御プロセスの終了時の測定のみに依存し,最適制御ポリシーを見つける能力を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.683965448804695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-fidelity quantum gate design is important for various quantum technologies, such as quantum computation and quantum communication. Numerous control policies for quantum gate design have been proposed given a dynamical model of the quantum system of interest. However, a quantum system is often highly sensitive to noise, and obtaining its accurate modeling can be difficult for many practical applications. Thus, the control policy based on a quantum system model may be unpractical for quantum gate design. Also, quantum measurements collapse quantum states, which makes it challenging to obtain information through measurements during the control process. In this paper, we propose a novel training framework using deep reinforcement learning for model-free quantum control. The proposed framework relies only on the measurement at the end of the control process and offers the ability to find the optimal control policy without access to quantum systems during the learning process. The effectiveness of the proposed technique is numerically demonstrated for model-free quantum gate design and quantum gate calibration using off-policy reinforcement learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子ゲート設計は量子計算や量子通信といった様々な量子技術にとって重要である。 量子ゲート設計のための多くの制御ポリシーが提案され、量子システムの動的モデルが提案されている。 しかし、量子システムはしばしばノイズに敏感であり、その正確なモデリングを得ることは、多くの実用的な応用において困難である。 したがって、量子システムモデルに基づく制御ポリシーは、量子ゲート設計には実用的でないかもしれない。 また、量子測定では量子状態が崩壊し、制御プロセス中に測定によって情報を得るのが困難になる。 本稿では,モデルレス量子制御のための深層強化学習を用いた新しいトレーニングフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,制御プロセスの終了時の測定のみに依存し,学習プロセス中に量子システムにアクセスせずに最適な制御ポリシを見つける機能を提供する。 本手法の有効性は,オフポリシー強化学習アルゴリズムを用いたモデルフリー量子ゲート設計と量子ゲート校正に対して数値的に実証された。

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