論文の概要: TorchQC -- A framework for efficiently integrating machine and deep learning methods in quantum dynamics and control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14591v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 07:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:30:53.461233
• Title: TorchQC -- A framework for efficiently integrating machine and deep learning methods in quantum dynamics and control
• Title（参考訳）: TorchQC -- 量子力学と制御における機械学習メソッドとディープラーニングメソッドを効率的に統合するためのフレームワーク
• Authors: Dimitris Koutromanos, Dionisis Stefanatos, Emmanuel Paspalakis,
• Abstract要約: TorchQCはPythonで完全に書かれた新しいライブラリで、PyTorchディープラーニングライブラリをベースとしている。 PyTorchとそのテンソル機構を利用して量子状態と演算子をテンソルとして表現し、量子系の力学をシミュレートするために必要なすべてのツールも組み込んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Machine learning has been revolutionizing our world over the last few years and is also increasingly exploited in several areas of physics, including quantum dynamics and control.The need for a framework that brings together machine learning models and quantum simulation methods has been quite high within the quantum control field, with the ultimate goal of exploiting these powerful computational methods for the efficient implementation of modern quantum technologies. The existing frameworks for quantum system simulations, such as QuTip and QuantumOptics.jl, even though they are very successful in simulating quantum dynamics, cannot be easily incorporated into the platforms used for the development of machine learning models, like for example PyTorch. The TorchQC framework introduced in the present work comes exactly to fill this gap. It is a new library written entirely in Python and based on the PyTorch deep learning library. PyTorch and other deep learning frameworks are based on tensors, a structure that is also used in quantum mechanics. This is the common ground that TorchQC utilizes to combine quantum physics simulations and deep learning models.TorchQC exploits PyTorch and its tensor mechanism to represent quantum states and operators as tensors, while it also incorporates all the tools needed to simulate quantum system dynamics. All necessary operations are internal in the PyTorch library, thus TorchQC programs can be executed in GPUs, substantially reducing the simulation time. We believe that the proposed TorchQC library has the potential to accelerate the development of deep learning models directly incorporating quantum simulations, enabling the easier integration of these powerful techniques in modern quantum technologies.
• Abstract（参考訳）: 機械学習はここ数年、私たちの世界に革命をもたらしており、量子力学や制御など、物理学のいくつかの分野でも利用されており、現代の量子技術の効率的な実装のためにこれらの強力な計算手法を利用するという究極の目標を掲げ、量子制御分野において機械学習モデルと量子シミュレーションメソッドを結合するフレームワークの必要性は非常に高い。 QuTipやQuantumOptics.jlのような既存の量子システムシミュレーションのフレームワークは、量子力学のシミュレーションに非常に成功したが、PyTorchのような機械学習モデルの開発に使用されるプラットフォームに簡単に組み込むことはできない。 現在の作業で導入されたTorchQCフレームワークは、まさにこのギャップを埋めるためです。 Pythonで完全に書かれた新しいライブラリで、PyTorchディープラーニングライブラリをベースとしている。 PyTorchや他のディープラーニングフレームワークはテンソルに基づいている。 TorchQCはPyTorchとそのテンソル機構を利用して量子状態と演算子をテンソルとして表現し、量子系の力学をシミュレートするために必要なすべてのツールも組み込んでいる。 必要な操作はすべてPyTorchライブラリの内部にあるため、TorchQCプログラムはGPUで実行できるため、シミュレーション時間が大幅に短縮される。 提案したTorchQCライブラリは、量子シミュレーションを直接組み込んだディープラーニングモデルの開発を加速する可能性があり、現代の量子技術においてこれらの強力な技術をより容易に統合できると考えている。

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