論文の概要: Binary Quantum Control Optimization with Uncertain Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10120v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 16:51:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 16:01:14.675664
- Title: Binary Quantum Control Optimization with Uncertain Hamiltonians
- Title(参考訳): 不確かさを持つハミルトニアンのバイナリ量子制御最適化
- Authors: Xinyu Fei and Lucas T. Brady and Jeffrey Larson and Sven Leyffer and
Siqian Shen
- Abstract要約: 予測可能な不確実性を持つハミルトン派を含む二項最適量子制御問題の離散最適化式を考える。
リスクニュートラルとリスクアバースによるコントロールポリシの測定の両方を最適化する,サンプルベースのリフレクションを提案する。
本研究では, 決定論的モデルの制御に比べて, モデルによる制御により, 品質と堅牢性が著しく向上することが実証された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.194844657284146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimizing the controls of quantum systems plays a crucial role in advancing
quantum technologies. The time-varying noises in quantum systems and the
widespread use of inhomogeneous quantum ensembles raise the need for
high-quality quantum controls under uncertainties. In this paper, we consider a
stochastic discrete optimization formulation of a binary optimal quantum
control problem involving Hamiltonians with predictable uncertainties. We
propose a sample-based reformulation that optimizes both risk-neutral and
risk-averse measurements of control policies, and solve these with two
gradient-based algorithms using sum-up-rounding approaches. Furthermore, we
discuss the differentiability of the objective function and prove upper bounds
of the gaps between the optimal solutions to binary control problems and their
continuous relaxations. We conduct numerical studies on various sized problem
instances based of two applications of quantum pulse optimization; we evaluate
different strategies to mitigate the impact of uncertainties in quantum
systems. We demonstrate that the controls of our stochastic optimization model
achieve significantly higher quality and robustness compared to the controls of
a deterministic model.
- Abstract(参考訳): 量子システムの制御の最適化は、量子技術の進歩において重要な役割を果たす。
量子系における時変ノイズと不均一量子アンサンブルの広範な使用は、不確実性の下で高品質な量子制御の必要性を増大させる。
本稿では,予測可能な不確実性を持つハミルトン系を含む二元最適量子制御問題の確率的離散最適化を定式化する。
本稿では,リスクニュートラルとリスクアバースの両制御ポリシを最適化したサンプルベース改質法を提案する。
さらに,目的関数の微分可能性について議論し,二元制御問題に対する最適解と連続緩和との間のギャップの上限を証明した。
量子パルス最適化の2つの応用に基づいて、様々な問題インスタンスについて数値的研究を行い、量子システムにおける不確実性の影響を緩和するための異なる戦略を評価した。
確率最適化モデルの制御は, 決定論的モデルの制御と比較して, 極めて高い品質と頑健性が得られることを示す。
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