論文の概要: Reinforcement learning pulses for transmon qubit entangling gates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03684v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 03:19:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 17:01:32.605937
- Title: Reinforcement learning pulses for transmon qubit entangling gates
- Title（参考訳）: トランスモン量子エンタングリングゲートのための強化学習パルス
- Authors: Ho Nam Nguyen, Felix Motzoi, Mekena Metcalf, K. Birgitta Whaley, Marin
Bukov, and Markus Schmitt
- Abstract要約: 連続制御強化学習アルゴリズムを用いて、超伝導量子ビットの絡み合う2ビットゲートを設計する。
標準共振ゲートよりも優れた新しいパルス列を生成する能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The utility of a quantum computer depends heavily on the ability to reliably
perform accurate quantum logic operations. For finding optimal control
solutions, it is of particular interest to explore model-free approaches, since
their quality is not constrained by the limited accuracy of theoretical models
for the quantum processor - in contrast to many established gate implementation
strategies. In this work, we utilize a continuous-control reinforcement
learning algorithm to design entangling two-qubit gates for superconducting
qubits; specifically, our agent constructs cross-resonance and CNOT gates
without any prior information about the physical system. Using a simulated
environment of fixed-frequency, fixed-coupling transmon qubits, we demonstrate
the capability to generate novel pulse sequences that outperform the standard
cross-resonance gates in both fidelity and gate duration, while maintaining a
comparable susceptibility to stochastic unitary noise. We further showcase an
augmentation in training and input information that allows our agent to adapt
its pulse design abilities to drifting hardware characteristics, importantly
with little to no additional optimization. Our results exhibit clearly the
advantages of unbiased adaptive-feedback learning-based optimization methods
for transmon gate design.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの有用性は、正確な量子論理演算を確実に実行する能力に大きく依存する。
最適制御解を見つけるためには、量子プロセッサの理論モデルの限られた精度に制約されないため、多くの確立されたゲート実装戦略とは対照的に、モデルフリーアプローチを検討することが特に重要である。
本研究では,連続制御強化学習アルゴリズムを用いて,超伝導量子ビットのための2量子ビットゲートを絡み合うように設計する。
固定周波数, 固定結合トランスモン量子ビットのシミュレーション環境を用いて, 確率的ユニタリノイズに匹敵する感受性を維持しつつ, 標準共振ゲートよりも優れた新しいパルス列を生成する能力を実証した。
さらに,学習と入力情報の強化により,エージェントがハードウェア特性のドリフトにパルス設計能力を適応させることができることを示した。
その結果,トランスモンゲート設計における適応フィードバック学習に基づく最適化手法の利点が明らかとなった。
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