Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training microwave pulses using quantum machine learning

論文の概要: Training microwave pulses using quantum machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03861v1
Date: Thu, 5 Sep 2024 18:44:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-09 17:30:22.616253
Title: Training microwave pulses using quantum machine learning
Title（参考訳）: 量子機械学習を用いたマイクロ波パルスの訓練
Authors: Jaden Nola, Uriah Sanchez, Anusha Krishna Murthy, Elizabeth Behrman, James Steck,
Abstract要約: 機械学習は、キュービット上の3つのシーケンシャルゲート操作の変換に関連する単一の駆動パルスのパラメータ化値の学習に使用される。これは、将来の量子回路は、実行された単一量子ビット演算数の約3分の1を含む可能性があることを意味する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A gate sequence of single-qubit transformations may be condensed into a single microwave pulse that maps a qubit from an initialized state directly into the desired state of the composite transformation. Here, machine learning is used to learn the parameterized values for a single driving pulse associated with a transformation of three sequential gate operations on a qubit. This implies that future quantum circuits may contain roughly a third of the number of single-qubit operations performed, greatly reducing the problems of noise and decoherence. There is a potential for even greater condensation and efficiency using the methods of quantum machine learning.
Abstract（参考訳）: 単一量子変換のゲート列は単一マイクロ波パルスに縮合され、初期状態から合成変換の所望状態へキュービットを直接マッピングする。ここで、機械学習を用いて、キュービット上の3つのシーケンシャルゲート操作の変換に関連する1つの駆動パルスのパラメータ化値を学習する。これは、将来の量子回路がシングルキュービット演算のおよそ3分の1を格納し、ノイズやデコヒーレンスの問題を大幅に軽減することを意味している。量子機械学習の手法により、さらに凝縮と効率が向上する可能性がある。

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