論文の概要: Machine-learning-inspired quantum optimal control of nonadiabatic
geometric quantum computation via reverse engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16470v1
- Date: Thu, 28 Sep 2023 14:36:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 14:07:34.104782
- Title: Machine-learning-inspired quantum optimal control of nonadiabatic
geometric quantum computation via reverse engineering
- Title（参考訳）: リバースエンジニアリングによる非断熱幾何量子計算の機械学習による量子最適制御
- Authors: Meng-Yun Mao and Zheng Cheng and Yan Xia and Andrzej M. Ole\'s and
Wen-Long You
- Abstract要約: 制御パラメータを最適化するために,平均忠実度に基づく機械学習に基づく有望な手法を提案する。
逆工学による一量子ゲートをキャット状態の非断熱的幾何量子計算により実装する。
ニューラルネットワークがモデル空間を拡張する能力を持っていることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3216171033358077
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum control plays an irreplaceable role in practical use of quantum
computers. However, some challenges have to be overcome to find more suitable
and diverse control parameters. We propose a promising and generalizable
average-fidelity-based machine-learning-inspired method to optimize the control
parameters, in which a neural network with periodic feature enhancement is used
as an ansatz. In the implementation of a single-qubit gate by cat-state
nonadiabatic geometric quantum computation via reverse engineering, compared
with the control parameters in the simple form of a trigonometric function, our
approach can yield significantly higher-fidelity ($>99.99\%$) phase gates, such
as the $\pi / 8$ gate (T gate). Single-qubit gates are robust against
systematic noise, additive white Gaussian noise and decoherence. We numerically
demonstrate that the neural network possesses the ability to expand the model
space. With the help of our optimization, we provide a feasible way to
implement cascaded multi-qubit gates with high quality in a bosonic system.
Therefore, the machine-learning-inspired method may be feasible in quantum
optimal control of nonadiabatic geometric quantum computation.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの実用化において、量子制御は相応の役割を果たす。
しかし、より適切で多様な制御パラメータを見つけるためには、いくつかの課題を克服する必要がある。
本稿では,周期的特徴量拡張を持つニューラルネットワークをアンサッツとして用いる制御パラメータを最適化する,有望で一般化可能な平均忠実性に基づく機械学習手法を提案する。
逆工学による単一量子ビットゲートの実装において、三角関数の単純な形における制御パラメータと比較すると、このアプローチは$\pi / 8$ゲート(tゲート)のような位相ゲートよりも高い忠実度 (>99.99\%$$) が得られる。
単一量子ビットゲートは、システマティックノイズ、付加白色ガウスノイズ、デコヒーレンスに対して頑健である。
ニューラルネットワークがモデル空間を拡張する能力を持っていることを数値的に示す。
最適化の助けを借りて、ボソニックシステムにおいて、高い品質のカスケードマルチキュービットゲートを実装するための実現可能な方法を提供する。
したがって、機械学習にインスパイアされた手法は、非断熱幾何学的量子計算の量子最適制御において実現可能である。
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