論文の概要: Quantum control in the presence of strongly coupled non-Markovian noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19251v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 04:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 15:33:46.256827
• Title: Quantum control in the presence of strongly coupled non-Markovian noise
• Title（参考訳）: 強結合非マルコフ雑音の存在下での量子制御
• Authors: Arinta Auza, Akram Youssry, Gerardo Paz-Silva, Alberto Peruzzo,
• Abstract要約: 相関する非マルコフ雑音下での量子系の制御、特に強い結合では、量子技術の発展に大きな課題が生じる。 ここでは、機械学習構造と物理に基づく要素を統合するデータ駆動型グレーボックスモデルを用いて、この問題に対処する。 広義のゲートセットとランダムなゲートセットを実装し、未知の強結合非ガウス雑音下で高い忠実性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controlling quantum systems under correlated non-Markovian noise, particularly when strongly coupled, poses significant challenges in the development of quantum technologies. Traditional quantum control strategies, heavily reliant on precise models, often fail under these conditions. Here, we address the problem by utilizing a data-driven graybox model, which integrates machine learning structures with physics-based elements. We demonstrate single-qubit control, implementing a universal gate set as well as a random gate set, achieving high fidelity under unknown, strongly-coupled non-Markovian non-Gaussian noise, significantly outperforming traditional methods. Our method is applicable to all open finite-dimensional quantum systems, regardless of the type of noise or the strength of the coupling.
• Abstract（参考訳）: 相関する非マルコフ雑音下での量子系の制御、特に強い結合では、量子技術の発展に大きな課題が生じる。 伝統的な量子制御戦略は、正確なモデルに大きく依存しており、しばしばこれらの条件下で失敗する。 ここでは、機械学習構造と物理に基づく要素を統合するデータ駆動型グレーボックスモデルを用いて、この問題に対処する。 単一量子制御を実演し、普遍ゲートセットとランダムゲートセットを実装し、未知の非マルコフ非ガウス雑音下で高い忠実性を達成し、従来の手法より著しく優れていることを示す。 この手法は、ノイズの種類や結合の強さに関わらず、すべての開有限次元量子系に適用可能である。

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