論文の概要: Machine-learning-inspired quantum control in many-body dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05940v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 01:47:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 16:18:17.331820
- Title: Machine-learning-inspired quantum control in many-body dynamics
- Title（参考訳）: 多体力学における機械学習による量子制御
- Authors: Meng-Yun Mao, Zheng Cheng, Liangsheng Li, Ning Wu, Wen-Long You,
- Abstract要約: 制御フィールドの最適化に適した,有望かつ多目的な制御ニューラルネットワークを提案する。
本稿では,量子イジングモデルにおける臨界点通過時の欠陥密度の抑制とキャット状態の忠実度向上の問題に対処する。
勾配に基づくパワーロークエンチ法と比較して,本手法はシステムサイズと長期的進化の両面で有意な優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.817811305553492
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Achieving precise preparation of quantum many-body states is crucial for the practical implementation of quantum computation and quantum simulation. However, the inherent challenges posed by unavoidable excitations at critical points during quench processes necessitate careful design of control fields. In this work, we introduce a promising and versatile dynamic control neural network tailored to optimize control fields. We address the problem of suppressing defect density and enhancing cat-state fidelity during the passage across the critical point in the quantum Ising model. Our method facilitates seamless transitions between different objective functions by adjusting the {optimization strategy}. In comparison to gradient-based power-law quench methods, our approach demonstrates significant advantages for both small system sizes and long-term evolutions. We provide a detailed analysis of the specific forms of control fields and summarize common features for experimental implementation. Furthermore, numerical simulations demonstrate the robustness of our proposal against random noise and spin number fluctuations. The optimized defect density and cat-state fidelity exhibit a transition at a critical ratio of the quench duration to the system size, coinciding with the quantum speed limit for quantum evolution.
- Abstract（参考訳）: 量子多体状態の精密な準備は、量子計算と量子シミュレーションの実践に不可欠である。
しかし、クエンチ過程における臨界点における避けられない励起によって引き起こされる固有の課題は、制御場の注意深い設計を必要とする。
本研究では,制御フィールドの最適化に適した,有望で汎用的な動的制御ニューラルネットワークを提案する。
本稿では,量子イジングモデルにおける臨界点通過時の欠陥密度の抑制とキャット状態の忠実度向上の問題に対処する。
本手法は,最適化戦略を調整することにより,異なる目的関数間のシームレスな遷移を容易にする。
勾配に基づくパワーロークエンチ法と比較して,本手法は小システムサイズと長期的進化の両面で大きな優位性を示す。
本稿では、制御フィールドの特定の形態を詳細に分析し、実験的な実装に共通する特徴を要約する。
さらに, 数値シミュレーションにより, ランダムノイズやスピン数変動に対する提案手法の堅牢性を示す。
最適化された欠陥密度とキャット状態の忠実度は、量子進化の量子速度限界と一致するクエンチ時間とシステムサイズとの臨界比で遷移を示す。
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