論文の概要: Designing fast quantum gates using optimal control with a reinforcement-learning ansatz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16358v2
• Date: Sun, 19 Jan 2025 18:13:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:16:16.329291
• Title: Designing fast quantum gates using optimal control with a reinforcement-learning ansatz
• Title（参考訳）: 強化学習アンサッツを用いた最適制御による高速量子ゲートの設計
• Authors: Bijita Sarma, Michael J. Hartmann,
• Abstract要約: 本稿では,超伝導量子ビットにおける高速な2量子ゲート生成のための強化学習の有用性について述べる。 特に、RLコントローラは、一方向のゲートパルス列を見つけるのに非常に有効であることを示す。 RLにより検出されたゲートパルスを勾配制御器のアンザッツとして使用することにより,忠実度を大幅に向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Fast quantum gates are crucial not only for the contemporary era of noisy intermediate-scale quantum devices but also for the prospective development of practical fault-tolerant quantum computing. Leakage errors, which arise from data qubits jumping beyond the confines of the computational subspace, are the main challenges in realizing non-adiabatically driven, fast gates. In this work, we propose and illustrate the usefulness of reinforcement learning (RL) to generate fast two-qubit gates in practical multilevel superconducting qubits. In particular, we show that the RL controller offers great effectiveness in finding piecewise constant gate pulse sequences that act on two transmon data qubits coupled by a tunable coupler to generate a controlled-Z (CZ) gate with a gate time of 10 ns and an error rate of $\sim 4\times 10^{-3}$. Using a gradient-based method to solve the same optimization problem often does not achieve high fidelity for such fast gates. However, we show that using the gate pulses discovered by RL as an ansatz for the gradient-based controller can substantially enhance fidelity compared to using RL alone. While for a 10 ns pulse, this improvement is marginal, the combined RL + gradient approach decreases the gate errors below $10^{-4}$ for a gate of length 20 ns.
• Abstract（参考訳）: 高速量子ゲートは、ノイズの多い中間スケール量子デバイスの時代だけでなく、実用的なフォールトトレラント量子コンピューティングの発展にも不可欠である。 リークエラーは、計算部分空間の区切りを超えてジャンプするデータキュービットから生じるもので、非断熱的に駆動される高速ゲートを実現する上で大きな課題である。 本研究では, 実用マルチレベル超伝導量子ビットにおける高速2量子ゲート生成のための強化学習(RL)の有用性を提案する。 特に、RLコントローラは、調整可能なカプラで結合された2つのトランスモンデータキュービット上で動作し、ゲート時間10 ns、エラーレート$\sim 4\times 10^{-3}$の制御Z(CZ)ゲートを生成するために、一括的に一定のゲートパルス列を見つけるのに非常に有効であることを示す。 同じ最適化問題の解法として勾配法を用いると、そのような高速ゲートに対して高い忠実度が得られないことが多い。 しかし, 勾配制御器のアンザッツとしてRLが検出したゲートパルスを用いることで, RLのみを用いた場合と比較して, 比重を著しく高めることができることを示す。 10 nsのパルスでは、この改善は限界であるが、RL+勾配の組み合わせは長さ20 nsのゲートに対して10^{-4}$以下のゲート誤差を減少させる。

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