論文の概要: Machine learning of quantum channels on NISQ devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12598v1
- Date: Tue, 21 May 2024 08:44:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 13:58:57.163332
- Title: Machine learning of quantum channels on NISQ devices
- Title(参考訳): NISQデバイス上の量子チャネルの機械学習
- Authors: Giovanni Cemin, Marcel Cech, Erik Weiss, Stanislaw Soltan, Daniel Braun, Igor Lesanovsky, Federico Carollo,
- Abstract要約: 本稿では、実効量子チャネルの繰り返し動作を通じて、一般的な離散時間ダイナミクスを近似するニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。
ibmq_ehningen量子プロセッサにおけるクロストーク効果について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7067443325368975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: World-wide efforts aim at the realization of advanced quantum simulators and processors. However, despite the development of intricate hardware and pulse control systems, it may still not be generally known which effective quantum dynamics, or channels, are implemented on these devices. To systematically infer those, we propose a neural-network algorithm approximating generic discrete-time dynamics through the repeated action of an effective quantum channel. We test our approach considering time-periodic Lindblad dynamics as well as non-unitary subsystem dynamics in many-body unitary circuits. Moreover, we exploit it to investigate cross-talk effects on the ibmq_ehningen quantum processor, which showcases our method as a practically applicable tool for inferring quantum channels when the exact nature of the underlying dynamics on the physical device is not known a priori. While the present approach is tailored for learning Markovian dynamics, we discuss how it can be adapted to also capture generic non-Markovian discrete-time evolutions.
- Abstract(参考訳): 世界規模の取り組みは、先進的な量子シミュレータとプロセッサの実現を目指している。
しかし、複雑なハードウェアとパルス制御システムの開発にもかかわらず、どの効果的な量子力学やチャネルがこれらのデバイスに実装されているかは一般には知られていない。
それらを体系的に推定するために,実効量子チャネルの繰り返し動作を通じて,一般的な離散時間ダイナミクスを近似するニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。
我々は、多体ユニタリ回路における時間周期リンドブラッドダイナミクスと非単体サブシステムダイナミクスを考慮したアプローチを検証した。
さらに,ibmq_ehningen量子プロセッサのクロストーク効果について検討し,物理デバイス上の基礎となるダイナミクスの正確な性質が予め分かっていない場合に,量子チャネルを推定するための実用的なツールとして,我々の手法を実証する。
本手法はマルコフ力学の学習に向いているが、一般のマルコフ非離散時間進化を捉えるためにどのように適応できるかについて議論する。
関連論文リスト
- Hysteresis and Self-Oscillations in an Artificial Memristive Quantum Neuron [79.16635054977068]
本研究では, 量子メムリスタを含む人工ニューロン回路について, 緩和と脱落の存在下で検討した。
この物理原理は、量子デバイスの電流電圧特性のヒステリシス的挙動を可能にすることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-01T16:47:23Z) - Overhead-constrained circuit knitting for variational quantum dynamics [0.0]
回路編み込みを用いて、大きな量子システムを小さなサブシステムに分割し、それぞれを別々のデバイスでシミュレートすることができる。
長径ゲートを切断することで回路深度を低減するために,同じ手法が利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:01:06Z) - Noisy Quantum Kernel Machines [58.09028887465797]
量子学習マシンの新たなクラスは、量子カーネルのパラダイムに基づくものである。
消散と脱コヒーレンスがパフォーマンスに与える影響について検討する。
量子カーネルマシンでは,デコヒーレンスや散逸を暗黙の正規化とみなすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T09:52:02Z) - Succinct Description and Efficient Simulation of Non-Markovian Open
Quantum Systems [1.713291434132985]
非マルコフ的開量子系は、量子系が入浴環境と結合されるときの最も一般的な力学を表す。
量子化誤差を持つ非マルコフ開量子系の力学の簡潔な表現を提供する。
また、そのような力学をシミュレートする効率的な量子アルゴリズムも開発している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-05T03:35:50Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T18:00:05Z) - Pulse-level noisy quantum circuits with QuTiP [53.356579534933765]
我々はQuTiPの量子情報処理パッケージであるqutip-qipに新しいツールを導入する。
これらのツールはパルスレベルで量子回路をシミュレートし、QuTiPの量子力学解法と制御最適化機能を活用する。
シミュレーションプロセッサ上で量子回路がどのようにコンパイルされ、制御パルスがターゲットハミルトニアンに作用するかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-20T17:06:52Z) - Exploiting dynamic quantum circuits in a quantum algorithm with
superconducting qubits [0.207811670193148]
超伝導系量子システム上に動的量子回路を構築する。
我々は、量子位相推定という最も基本的な量子アルゴリズムの1つを適応バージョンで活用する。
我々は、動的回路を用いたリアルタイム量子コンピューティングのバージョンが、実質的で有意義な利点をもたらすことを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T18:51:23Z) - Information Scrambling in Computationally Complex Quantum Circuits [56.22772134614514]
53量子ビット量子プロセッサにおける量子スクランブルのダイナミクスを実験的に検討する。
演算子の拡散は効率的な古典的モデルによって捉えられるが、演算子の絡み合いは指数関数的にスケールされた計算資源を必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T22:18:49Z) - Machine learning approach for quantum non-Markovian noise classification [1.2891210250935146]
機械学習と人工ニューラルネットワークモデルを用いてノイズの多い量子力学を分類できることを示した。
提案手法は, 多数の実験手法の直接的応用と, 既に利用可能な雑音型中間規模量子デバイスのノイズベンチマークへの応用が期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-08T20:56:56Z) - Quantum Non-equilibrium Many-Body Spin-Photon Systems [91.3755431537592]
論文は、非平衡状態における強相関量子系の量子力学に関するものである。
本研究の主な成果は, 臨界ダイナミクスのシグナチャ, 超ストロング結合のテストベッドとしての駆動ディックモデル, キブルズルーク機構の3つにまとめることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-23T19:05:56Z) - Capturing Non-Markovian Dynamics on Near-Term Quantum Computers [0.0]
オープン量子システム(OQS)の処理のための量子アルゴリズムは未探索のままである。
我々は,リンドブラッド軌道のアンサンブルに基づくOQSにおける非マルコフ力学を扱う新しい量子アルゴリズムを提案し,検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T18:02:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。