論文の概要: Meta-learning characteristics and dynamics of quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10492v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 15:56:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:53:50.583825
• Title: Meta-learning characteristics and dynamics of quantum systems
• Title（参考訳）: 量子系のメタラーニング特性とダイナミクス
• Authors: Lucas Schorling, Pranav Vaidhyanathan, Jonas Schuff, Miguel J. Carballido, Dominik Zumbühl, Gerard Milburn, Florian Marquardt, Jakob Foerster, Michael A. Osborne, Natalia Ares,
• Abstract要約: メタ学習は、ほとんどデータが得られない新しいシステムに適応できることを示す。 ゲート電圧の異なるGe/Siコア/シェルナノワイヤにホストされたLoss-DiVincenzoスピン量子ビットの実験データを用いる。 提案手法を,他のメタ学習手法,バニラ変圧器,多層パーセプトロンと比較し,性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.0497547254242
• License:
• Abstract: While machine learning holds great promise for quantum technologies, most current methods focus on predicting or controlling a specific quantum system. Meta-learning approaches, however, can adapt to new systems for which little data is available, by leveraging knowledge obtained from previous data associated with similar systems. In this paper, we meta-learn dynamics and characteristics of closed and open two-level systems, as well as the Heisenberg model. Based on experimental data of a Loss-DiVincenzo spin-qubit hosted in a Ge/Si core/shell nanowire for different gate voltage configurations, we predict qubit characteristics i.e. $g$-factor and Rabi frequency using meta-learning. The algorithm we introduce improves upon previous state-of-the-art meta-learning methods for physics-based systems by introducing novel techniques such as adaptive learning rates and a global optimizer for improved robustness and increased computational efficiency. We benchmark our method against other meta-learning methods, a vanilla transformer, and a multilayer perceptron, and demonstrate improved performance.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は量子技術に大きな可能性を秘めているが、現在のほとんどの手法は特定の量子システムの予測や制御に重点を置いている。 しかし、メタラーニングアプローチは、類似したシステムに関連する以前のデータから得られた知識を活用することで、ほとんどデータが得られない新しいシステムに適応することができる。 本稿では,ハイゼンベルクモデルと同様に,閉かつオープンな2段階系のメタラーン力学と特性について述べる。 ゲート電圧の異なるGe/Siコア/シェルナノワイヤにホストされたLoss-DiVincenzoスピン量子ビットの実験データに基づいて,メタラーニングを用いて量子ビット特性,すなわち$g$-factorおよびRabi周波数を予測する。 本アルゴリズムは,適応学習率などの新しい手法を導入し,ロバスト性の向上と計算効率の向上を目的としたグローバルオプティマイザを提案する。 提案手法を,他のメタ学習手法,バニラ変圧器,多層パーセプトロンと比較し,性能向上を実証した。

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