論文の概要: Supervised Learning for Robust Quantum Control in Composite-Pulse Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11861v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 01:37:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 16:06:08.399654
• Title: Supervised Learning for Robust Quantum Control in Composite-Pulse Systems
• Title（参考訳）: 複合パルスシステムにおけるロバスト量子制御のための教師付き学習
• Authors: Zhi-Cheng Shi, Jun-Tong Ding, Ye-Hong Chen, Jie Song, Yan Xia, X. X. Yi, and Franco Nori
• Abstract要約: 複合パルスシステムにおける堅牢な量子制御を実現するための教師付き学習モデルを開発した。 このモデルは、単一、複数、時間変化のあるエラーを含む、あらゆる種類の体系的エラーに対して大きな抵抗を示す。 この研究は、様々な物理パラメータをトレーニングすることで、フォールトトレラント量子計算のための高効率な学習モデルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.474008952791777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we develop a supervised learning model for implementing robust quantum control in composite-pulse systems, where the training parameters can be either phases, detunings, or Rabi frequencies. This model exhibits great resistance to all kinds of systematic errors, including single, multiple, and time-varying errors. We propose a modified gradient descent algorithm for adapting the training of phase parameters, and show that different sampling methods result in different robust performances. In particular, there is a tradeoff between high-fidelity and robustness for a given number of training parameters, and both of them can be simultaneously enhanced by increasing the number of training parameters (pulses). For its applications, we demonstrate that the current model can be used for achieving high-fidelity arbitrary superposition states and universal quantum gates in a robust manner. This work provides a highly efficient learning model for fault-tolerant quantum computation by training various physical parameters.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複合パルスシステムにおいてロバストな量子制御を実現するための教師あり学習モデルを開発した。 このモデルは、単一、多重、時間変化を含むあらゆる種類の系統的エラーに対して大きな抵抗を示す。 位相パラメータのトレーニングに適応する修正された勾配降下アルゴリズムを提案し、異なるサンプリング手法が異なるロバストな性能をもたらすことを示す。 特に、与えられたトレーニングパラメータ数の高忠実性と堅牢性との間にはトレードオフがあり、トレーニングパラメータ(パルス)の数を増やすことで、両者を同時に拡張することができる。 その応用例として、現在のモデルを用いて、高忠実度任意の重ね合わせ状態と普遍量子ゲートをロバストな方法で達成できることを示す。 この研究は、様々な物理パラメータをトレーニングすることで、フォールトトレラント量子計算のための高効率な学習モデルを提供する。

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