論文の概要: Machine Learning for Estimation and Control of Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03164v1
- Date: Wed, 05 Mar 2025 04:16:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-06 15:51:50.361180
- Title: Machine Learning for Estimation and Control of Quantum Systems
- Title（参考訳）: 量子システムの推定と制御のための機械学習
- Authors: Hailan Ma, Bo Qi, Ian R. Petersen, Re-Bing Wu, Herschel Rabitz, Daoyi Dong,
- Abstract要約: 本稿では、機械学習による量子推定と制御に関するいくつかの重要なトピックについてレビューする。
本稿では,量子状態推定のためのニューラルネットワークに基づく学習,量子システムの最適制御のための勾配学習,量子システムの学習制御のための進化計算,量子ロバスト制御のための機械学習,量子制御のための強化学習について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1061797264319746
- License:
- Abstract: The development of quantum technologies relies on creating and manipulating quantum systems of increasing complexity, with key applications in computation, simulation, and sensing. This poses severe challenges in efficient control, calibration, and validation of quantum states and their dynamics. Machine learning methods have emerged as powerful tools owing to their remarkable capability to learn from data, and thus have been extensively utilized for different quantum tasks. This paper reviews several significant topics related to machine learning-aided quantum estimation and control. In particular, we discuss neural networks-based learning for quantum state estimation, gradient-based learning for optimal control of quantum systems, evolutionary computation for learning control of quantum systems, machine learning for quantum robust control, and reinforcement learning for quantum control. This review provides a brief background of key concepts recurring across many of these approaches with special emphasis on neural networks, evolutionary computation, and reinforcement learning.
- Abstract（参考訳）: 量子技術の発展は、複雑性が増大する量子システムの作成と操作に依存しており、計算、シミュレーション、センシングに重要な応用がある。
これは、量子状態とその力学の効率的な制御、校正、検証において深刻な課題を引き起こす。
機械学習手法は、データから学習する顕著な能力のために強力なツールとして登場し、様々な量子タスクに広く利用されている。
本稿では、機械学習による量子推定と制御に関するいくつかの重要なトピックについてレビューする。
特に、量子状態推定のためのニューラルネットワークベースの学習、量子システムの最適制御のための勾配学習、量子システムの学習制御のための進化計算、量子ロバスト制御のための機械学習、量子制御のための強化学習について議論する。
このレビューは、ニューラルネットワーク、進化的計算、強化学習に特に重点を置いて、これらのアプローチで繰り返される重要な概念の簡単な背景を提供する。
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