論文の概要: Using optimal control to guide neural-network interpolation of continuously-parameterized gates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06623v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 16:16:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:54:03.320886
- Title: Using optimal control to guide neural-network interpolation of continuously-parameterized gates
- Title（参考訳）: 連続パラメータ化ゲートのニューラルネットワーク補間誘導のための最適制御法
- Authors: Bikrant Bhattacharyya, Fredy An, Dominik Kozbiel, Andy J. Goldschmidt, Frederic T. Chong,
- Abstract要約: 量子最適制御と物理インフォームド機械学習を組み合わせることで、ゲートファミリー間を介する制御面を効率的に合成する。
私たちのフレームワークは、最適な制御ツールとシンプルな機械学習を組み合わせることで、実践者がアルゴリズムの3倍のスピードアップを達成できることを示しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.989128176079823
- License:
- Abstract: Control synthesis for continuously-parameterized families of quantum gates can enable critical advantages for mid-sized quantum computing applications in advance of fault-tolerance. We combine quantum optimal control with physics-informed machine learning to efficiently synthesize control surfaces that interpolate among continuously-parameterized gate families. Using optimal control as an active learning strategy to guide pretraining, we bootstrap a physics-informed neural network to achieve rapid convergence to nonlinear control surfaces sufficient for our desired gates. We find our approach is critical for enabling an expressiveness beyond linear interpolation, which is important in cases of hard quantum control. We show in simulation that by adapting our pretraining to use a few reference pulse calibrations, we can apply transfer learning to quickly calibrate our learned control surfaces when devices fluctuate over time. We demonstrate synthesis for one and two qubit gates with one or two parameters, focusing on gate families for variational quantum algorithm (VQA) ansatz. By avoiding the inefficient decomposition of VQA ansatz into basis gate sets, continuous gate families are a potential method to improve the noise robustness of VQAs in the near term. Our framework shows how accessible optimal control tools can be combined with simple machine learning to enable practitioners to achieve 3x speedups for their algorithms by going beyond the standard gate sets.
- Abstract（参考訳）: 量子ゲートの連続パラメータ化ファミリーに対する制御合成は、フォールトトレランスに先立って中規模の量子コンピューティングアプリケーションに重要な利点をもたらすことができる。
量子最適制御と物理インフォームド機械学習を組み合わせることで、連続パラメータ化ゲートファミリー間を介する制御面を効率的に合成する。
最適制御をアクティブな学習戦略として活用し,物理インフォームドニューラルネットワークをブートストラップして,所望のゲートに十分な非線形制御面への迅速な収束を実現する。
我々は,線形補間を超越した表現性を実現するために,我々のアプローチが重要であることを発見した。
いくつかの基準パルス校正に事前訓練を適用することで、デバイスが時間とともに変動する際に学習した制御面を迅速に校正するために転送学習を適用することができることをシミュレーションで示している。
本稿では,変分量子アルゴリズム(VQA)アンサッツのゲートファミリに着目し,1つまたは2つのパラメータを持つ1つの量子ビットゲートと2つの量子ビットゲートの合成を実証する。
VQAアザッツをベースゲート集合に非効率に分解することを避けることで、連続ゲートファミリーは、VQAの雑音堅牢性を短期的に改善する潜在的な方法である。
当社のフレームワークは,アクセス可能な最適制御ツールとシンプルな機械学習を組み合わせることで,標準的なゲートセットを越えることで,アルゴリズムの3倍の高速化を実現する方法を示している。
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