論文の概要: Optimized continuous dynamical decoupling via differential geometry and machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08417v3
- Date: Fri, 18 Oct 2024 17:45:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-21 14:22:31.561284
- Title: Optimized continuous dynamical decoupling via differential geometry and machine learning
- Title（参考訳）: 微分幾何学と機械学習による最適連続的動的疎結合
- Authors: Nicolas André da Costa Morazotti, Adonai Hilário da Silva, Gabriel Audi, Felipe Fernandes Fanchini, Reginaldo de Jesus Napolitano,
- Abstract要約: 連続的動的デカップリングのための最適設計フィールドを開発するための戦略を導入する。
一般の1量子ビット量子ゲートの忠実度を最大化する最適連続体構成を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: We introduce a strategy to develop optimally designed fields for continuous dynamical decoupling. Using our methodology, we obtain the optimal continuous field configuration to maximize the fidelity of a general one-qubit quantum gate. To achieve this, considering dephasing-noise perturbations, we employ an auxiliary qubit instead of the boson bath to implement a purification scheme, which results in unitary dynamics. Employing the sub-Riemannian geometry framework for the two-qubit unitary group, we derive and numerically solve the geodesic equations, obtaining the optimal time-dependent control Hamiltonian. Also, due to the extended time required to find solutions to the geodesic equations, we train a neural network on a subset of geodesic solutions, enabling us to promptly generate the time-dependent control Hamiltonian for any desired gate, which is crucial in circuit optimization.
- Abstract（参考訳）: 連続的動的デカップリングのための最適設計フィールドを開発するための戦略を導入する。
提案手法を用いて,一般の1量子ビット量子ゲートの忠実度を最大化する最適連続体構成を求める。
これを実現するために, ボソン浴の代わりに補助クビットを用いて浄化法を実装した。
2ビットのユニタリ群に対して、準リーマン幾何学の枠組みを用いることで、測地方程式を導出し、数値的に解き、最適時間依存のハミルトニアン制御を得る。
また、測地線方程式の解を見つけるのに要する時間が長いため、測地線解のサブセット上でニューラルネットワークを訓練し、任意の所望ゲートに対して時間依存制御ハミルトンを迅速に生成することができる。
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