論文の概要: Machine learning of quantum channels on NISQ devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12598v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 15:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 19:24:37.826647
• 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:
• 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。

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