論文の概要: Optimisation of Pulse Waveforms for Qubit Gates using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02376v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 11:02:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 13:46:54.824439
- Title: Optimisation of Pulse Waveforms for Qubit Gates using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いたクビットゲートのパルス波形の最適化
- Authors: Zachary Fillingham, Hossein Nevisi, Shirin Dora,
- Abstract要約: 量子ビット状態を操作するためにパルス波形のパラメータを最適化するために,Deep Neural Networks (DNN) を用いた新しい手法を提案する。
高忠実度量子シミュレーションは、現在の量子コンピュータのスケールアップに不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5325390073522079
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel method using Deep Neural Networks (DNNs) to optimise the parameters of pulse waveforms used for manipulating qubit states, resulting in high fidelity implementation of qubit gates. High fidelity quantum simulations are crucial for scaling up current quantum computers. The proposed approach uses DNNs to model the functional relationship between amplitudes of pulse waveforms used in scheduling and the corresponding fidelities. The DNNs are trained using a dataset of amplitude and corresponding fidelities obtained through quantum simulations in Qiskit. A two-stage approach is used with the trained DNNs to obtain amplitudes that yield the highest fidelity. The proposed method is evaluated by estimating the amplitude for pulse scheduling of single (Hadamard and Pauli-X) and two qubit gates (CNOT). The results clearly indicate that the method can achieve high fidelity implementations of single-qubit gates with fidelities of 0.999976 and 0.999923 for Hadamard and Pauli-X gates, respectively. For the CNOT gate, the best fidelity obtained is 0.695313. This can be attributed to the effects of entanglement and the need for the phase parameter to be accounted for within the predictive model.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子ビット状態を操作するためにパルス波形のパラメータを最適化するために,ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた新しい手法を提案する。
高忠実度量子シミュレーションは、現在の量子コンピュータのスケールアップに不可欠である。
提案手法はDNNを用いて、スケジューリングに使用されるパルス波形の振幅と対応する忠実度との関数関係をモデル化する。
DNNは、Qiskitの量子シミュレーションによって得られた振幅とそれに対応する忠実度のデータセットを用いて訓練される。
トレーニングされたDNNで2段階のアプローチを使用して、最も忠実度の高い振幅を得る。
提案手法は,単一 (Hadamard と Pauli-X) と2つの qubit gate (CNOT) のパルススケジューリングの振幅を推定して評価する。
その結果,アダマールゲートとパウリXゲートでそれぞれ0.999976と0.999923の忠実度を持つ単一量子ゲートの忠実度実装を実現することが可能であることが示唆された。
CNOTゲートでは0.695313が最も忠実である。
これは絡み合いの影響と、予測モデル内で考慮すべき位相パラメータの必要性に起因している。
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