論文の概要: Stochastic optimal control of open quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18635v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 10:47:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:48:39.394551
• Title: Stochastic optimal control of open quantum systems
• Title（参考訳）: 開量子系の確率的最適制御
• Authors: Aarón Villanueva, Hilbert Kappen,
• Abstract要約: オープン量子システムのための状態準備の一般的な問題を考える。 SOC問題はハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式の解を必要とする。 PI制御で解ける量子状態準備問題のクラスを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this paper we consider the generic problem of state preparation for open quantum systems. As is well known, open quantum systems can be simulated by quantum trajectories described by a stochastic Schr\"odinger equation. In this context, the state preparation problem becomes a stochastic optimal control (SOC) problem. The SOC problem requires the solution of the Hamilton-Jacobi-Bellman equation, which is generally challenging to solve. A notable exception are the so-called path integral (PI) control problems for which one can estimate the optimal control solution by sampling. We derive a class of quantum state preparation problems that can be solved with PI control. Since our method only requires the propagation of state vectors $\psi$, it presents a quadratic advantage over density-centered approaches, such as PMP-based methods. Unlike most conventional quantum control algorithms, it does not require computing gradients of the cost function to determine the optimal controls. Instead, the optimal control is computed by iterative importance sampling. The SOC setting allows in principle for a state feedback control solution, whereas Lindblad-based methods are restricted to open-loop control. Here, we illustrate the effectiveness of our approach through some examples of open loop control solutions for single- and multi-qubit systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オープン量子システムにおける状態準備の一般的な問題について考察する。 一般に知られているように、開量子系は確率的シュリンガー方程式によって記述された量子軌道によってシミュレートすることができる。 この文脈では、状態準備問題は確率的最適制御(SOC)問題となる。 SOC問題はハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式の解を必要とする。 注目すべき例外は、標本化によって最適制御解を推定できるいわゆるパス積分(PI)制御問題である。 PI制御で解ける量子状態準備問題のクラスを導出する。 我々の手法は状態ベクトルの伝播を$\psi$でしか必要としないため、PMP法のような密度中心の手法よりも2次的に有利である。 多くの従来の量子制御アルゴリズムとは異なり、最適制御を決定するためにコスト関数の計算勾配を必要としない。 代わりに、最適制御は反復的な重要度サンプリングによって計算される。 SOC設定は原則として状態フィードバック制御ソリューションを許すが、リンドブラッドベースの手法はオープンループ制御に制限される。 本稿では,単一およびマルチキュービットシステムに対するオープンループ制御ソリューションの例を通して,本手法の有効性について述べる。

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