論文の概要: Efficient Optimal Control of Open Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19245v1
- Date: Wed, 29 May 2024 16:26:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 16:21:56.695846
- Title: Efficient Optimal Control of Open Quantum Systems
- Title（参考訳）: オープン量子システムの効率的な最適制御
- Authors: Wenhao He, Tongyang Li, Xiantao Li, Zecheng Li, Chunhao Wang, Ke Wang,
- Abstract要約: 開量子系に対する最適制御問題は、時間依存のリンドブレディアンとして定式化することができる。
本稿では,この最適制御問題を効率的に解くアルゴリズムを提案する。
私たちのアルゴリズムは、量子と古典の両方のコンポーネントからなるハイブリッドです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.49808025870994
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The optimal control problem for open quantum systems can be formulated as a time-dependent Lindbladian that is parameterized by a number of time-dependent control variables. Given an observable and an initial state, the goal is to tune the control variables so that the expected value of some observable with respect to the final state is maximized. In this paper, we present algorithms for solving this optimal control problem efficiently, i.e., having a poly-logarithmic dependency on the system dimension, which is exponentially faster than best-known classical algorithms. Our algorithms are hybrid, consisting of both quantum and classical components. The quantum procedure simulates time-dependent Lindblad evolution that drives the initial state to the final state, and it also provides access to the gradients of the objective function via quantum gradient estimation. The classical procedure uses the gradient information to update the control variables. At the technical level, we provide the first (to the best of our knowledge) simulation algorithm for time-dependent Lindbladians with an $\ell_1$-norm dependence. As an alternative, we also present a simulation algorithm in the interaction picture to improve the algorithm for the cases where the time-independent component of a Lindbladian dominates the time-dependent part. On the classical side, we heavily adapt the state-of-the-art classical optimization analysis to interface with the quantum part of our algorithms. Both the quantum simulation techniques and the classical optimization analyses might be of independent interest.
- Abstract（参考訳）: 開量子系の最適制御問題は、多くの時間依存制御変数によってパラメータ化される時間依存リンドブレディアンとして定式化することができる。
オブザーバブルと初期状態が与えられた場合、最終状態に対するオブザーバブルの期待値が最大になるように制御変数を調整することが目標である。
本稿では、この最適制御問題を効率的に解くアルゴリズム、すなわち、最もよく知られた古典的アルゴリズムよりも指数関数的に高速なシステム次元に多対数依存を持つアルゴリズムを提案する。
私たちのアルゴリズムは、量子と古典の両方のコンポーネントからなるハイブリッドです。
量子手順は、初期状態を最終状態に駆動する時間依存のリンドブラッド進化をシミュレートし、量子勾配推定を通じて目的関数の勾配へのアクセスも提供する。
古典的な手順では、制御変数を更新するために勾配情報を使用する。
技術的レベルでは、時間依存のリンドブラディアンに対して、$\ell_1$-norm に依存する最初の(私たちの知る限りの)シミュレーションアルゴリズムを提供する。
代わりに、リンドブラディアンの時間非依存成分が時間依存部分を支配する場合のアルゴリズムを改善するために、相互作用図にシミュレーションアルゴリズムを提案する。
古典的側面では、最先端の古典的最適化分析をアルゴリズムの量子部分とのインタフェースに強く適応する。
量子シミュレーション技術と古典的な最適化分析の両方が、独立して興味を持つかもしれない。
関連論文リスト
- A time-parallel multiple-shooting method for large-scale quantum optimal control [0.0]
本稿では、時間領域を複数のウィンドウに分割し、ウィンドウ境界における中間状態を追加の最適化変数として扱う多重撮影手法を提案する。
これにより、時間-ウィンドウ間の状態進化の並列計算が可能となり、目的関数と勾配評価が大幅に加速する。
制約された最適制御問題を解くために2次ペナルティ最適化法を用い、各イテレーションの勾配を計算するために効率的な随伴手法を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T23:57:26Z) - Integrating Quantum Algorithms Into Classical Frameworks: A Predictor-corrector Approach Using HHL [0.562479170374811]
我々は、Harrow, Hassidim and Lloyd (HHL) によって提案された方程式の線形系に対するよく知られたアルゴリズムを、直接解法ではなく予測子-相関子に適応させることにより適用する。
この戦略は、多くの古典的アルゴリズムでよく見られる計算コストの高いステップのインテリジェントな省略を可能にし、同時に量子状態の抽出に関連する悪名高い読み出し問題を緩和する。
このアプローチの汎用性は、滑らかな粒子流体力学、プラズマシミュレーション、反応性流れ構成など、様々な分野の応用を通して説明される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T15:31:10Z) - Bayesian Optimization Priors for Efficient Variational Quantum Algorithms [0.0]
量子コンピュータは現在、量子量子アルゴリズム(VQA)と呼ばれる量子古典的なアプローチで問題を解決している。
本稿では,時間当たりのショット数を削減できる基本計算最適化のためのハイブリッドフレームワークを提案する。
この2つの特徴を用いて,提案手法がVQA内でのシミュレーション実装を統計的に上回っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T18:00:12Z) - Neural Time-Reversed Generalized Riccati Equation [60.92253836775246]
ハミルトン方程式は、コストテートとして知られる補助変数を通して最適性の解釈を提供する。
本稿では,前向きに作業することを目的とした,新しいニューラルベースによる最適制御手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T19:29:37Z) - GRAPE optimization for open quantum systems with time-dependent
decoherence rates driven by coherent and incoherent controls [77.34726150561087]
グラディエントアセンセントパルス工学(GRAPE)法は量子制御の最適化に広く用いられている。
我々は、コヒーレント制御と非コヒーレント制御の両方によって駆動されるオープン量子系の目的関数を最適化するために、GRAPE法を採用する。
状態-状態遷移問題に対する数値シミュレーションによりアルゴリズムの効率を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-17T13:37:18Z) - Problem specific classical optimization of Hamiltonian simulation [1.602751335094621]
変動ハミルトニアンシミュレーションのための古典的前処理ルーチンを提案する。
我々は、常に同じ順序のトロッター列に対して最適化の可能性があることを示す。
我々は,同じゲート数のトロッター列と比較して,3桁以上の精度向上が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-12T16:12:08Z) - Efficient Quantum Algorithms for Quantum Optimal Control [2.9370710299422607]
本稿では,量子最適制御問題を解くための効率的な量子アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,時間依存型ハミルトンシミュレーション法と高速勾配推定アルゴリズムに基づく。
我々の量子アルゴリズムはフォールトトレラントな量子コンピュータを必要とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-05T17:33:57Z) - Quantum Gate Generation in Two-Level Open Quantum Systems by Coherent
and Incoherent Photons Found with Gradient Search [77.34726150561087]
我々は、非コヒーレント光子によって形成される環境を、非コヒーレント制御によるオープン量子系制御の資源とみなす。
我々は、ハミルトニアンにおけるコヒーレント制御と、時間依存デコヒーレンス率を誘導する散逸器における非コヒーレント制御を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-28T07:36:02Z) - On optimization of coherent and incoherent controls for two-level
quantum systems [77.34726150561087]
本稿では、閉かつオープンな2レベル量子系の制御問題について考察する。
閉系の力学は、コヒーレント制御を持つシュリンガー方程式によって支配される。
開系の力学はゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッドのマスター方程式によって支配される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-05T09:08:03Z) - 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) - Time-local optimal control for parameter estimation in the Gaussian
regime [68.8204255655161]
瞬時制御ユニタリは、オープンダイナミクスによって引き起こされる情報の減少を軽減するために用いられる。
このような制御に対して、局所的に最適な(時間内での)選択は、量子フィッシャー情報の時間微分を最大化するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-10T16:24:31Z)
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。