論文の概要: Development of Neural Network-Based Optimal Control Pulse Generator for Quantum Logic Gates Using the GRAPE Algorithm in NMR Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05856v1
- Date: Sun, 08 Dec 2024 08:31:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:54:10.466439
- Title: Development of Neural Network-Based Optimal Control Pulse Generator for Quantum Logic Gates Using the GRAPE Algorithm in NMR Quantum Computer
- Title（参考訳）: NMR量子コンピュータにおけるGRAPEアルゴリズムを用いた量子論理ゲートのためのニューラルネットワークによる最適制御パルス発生器の開発
- Authors: Ebrahim Khaleghian, Arash Fath Lipaei, Abolfazl Bahrampour, Morteza Nikaeen, Alireza Bahrampour,
- Abstract要約: 一般的な単一量子論理ゲートに対して最適な制御パルスを生成するニューラルネットワークを導入する。
ニューラルネットワークを利用することで、妥当な時間スケールで、任意の単一量子ビット量子論理ゲートを効率的に実装できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: In this paper, we introduce a neural network to generate the optimal control pulses for general single-qubit quantum logic gates, within a Nuclear Magnetic Resonance (NMR) quantum computer. By utilizing a neural network, we can efficiently implement any single-qubit quantum logic gates within a reasonable time scale. The network is trained by control pulses generated by the GRAPE algorithm, all starting from the same initial point. After implementing the network, we tested it using numerical simulations. Also, we present the results of applying Neural Network-generated pulses to a three-qubit benchtop NMR system and compare them with simulation outcomes. These numerical and experimental results showcase the precision of the Neural Network-generated pulses in executing the desired dynamics. Ultimately, by developing the neural network using the GRAPE algorithm, we discover the function that maps any single-qubit gate to its corresponding pulse shape. This model enables the real-time generation of arbitrary single-qubit pulses. When combined with the GRAPE-generated pulse for the CNOT gate, it creates a comprehensive and effective set of universal gates. This set can efficiently implement any algorithm in noisy intermediate-scale quantum computers (NISQ era), thereby enhancing the capabilities of quantum optimal control in this domain. Additionally, this approach can be extended to other quantum computer platforms with similar Hamiltonians.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,核磁気共鳴(NMR)量子コンピュータにおいて,一般的な単一量子ビット量子論理ゲートの最適制御パルスを生成するニューラルネットワークを提案する。
ニューラルネットワークを利用することで、妥当な時間スケールで、任意の単一量子ビット量子論理ゲートを効率的に実装できる。
ネットワークは、GRAPEアルゴリズムによって生成された制御パルスによって訓練され、すべて同じ初期点から始まる。
ネットワークの実装後,数値シミュレーションを用いて実験を行った。
また、ニューラルネットワーク生成パルスを3ビットのベンチトップNMRシステムに適用し、シミュレーション結果と比較した。
これらの数値的および実験的結果は、所望のダイナミクスを実行する際のニューラルネットワーク生成パルスの精度を示している。
最終的に、GRAPEアルゴリズムを用いてニューラルネットワークを開発することにより、任意の単一ビットゲートを対応するパルス形状にマッピングする関数を発見する。
このモデルは任意の単一量子ビットパルスをリアルタイムに生成することを可能にする。
CNOTゲートのGRAPE生成パルスと組み合わせると、包括的で効果的なユニバーサルゲートセットが生成される。
このセットは、ノイズの多い中間スケール量子コンピュータ(NISQ時代)における任意のアルゴリズムを効率的に実装することができ、これにより、この領域における量子最適制御の能力を高めることができる。
さらに、このアプローチは、同様のハミルトンを持つ他の量子コンピュータプラットフォームにも拡張することができる。
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