論文の概要: Multiobjective Optimization for Robust Holonomic Quantum Gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17259v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 05:30:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.256995
• Title: Multiobjective Optimization for Robust Holonomic Quantum Gates
• Title（参考訳）: ロバストなホロノミック量子ゲートの多目的最適化
• Authors: Min-Hua Zhang, Jing Qian,
• Abstract要約: 本研究では,高ロバスト性を有する非線形ホロノミック量子ゲートを実現するための多目的最適化アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは,振幅誤差,デチューニング誤差,ライドバーグ状態のデコヒーレンスを3つの個別目的として考慮することにより,複数の競合対象を効果的にバランスさせることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.739722391579763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust pulses have been widely used to reduce the sensitivity of quantum gate operations against various systematic errors due to the imperfections in practical quantum control. Yet, the typical optimization focuses on minimizing one type of errors serving as the one-objective algorithm, which arises a more susceptible sensitivity to other error sources. Optimizing multiple conflicting objectives of errors simultaneously remains a big challenge in quantum computing. Here, we propose a multiobjective optimization algorithm to achieve nonadiabatic holonomic quantum gates with enhanced robustness. We show that by considering the amplitude error, the detuning error and the decoherence of the Rydberg state as three individual objectives to be minimized, this algorithm can effectively balance multiple competing objectives, giving rise to a set of Pareto optimal solutions. We apply the Entropy Weight method to select the best solution that implements the robust holonomic gates, outperforming existing optimal gates with one-objective by having both higher gate fidelity and stronger robustness. This numerical approach of optimizing gates with multiple objectives can be readily applied to other gate protocols featuring a promising advance in fault-tolerant quantum computing with Rydberg atoms.
• Abstract（参考訳）: ロバストパルスは、実用的な量子制御の不完全性に起因する様々な系統的な誤りに対する量子ゲート演算の感度の低下に広く用いられている。 しかし、典型的な最適化は、一目的アルゴリズムとして機能する1種類のエラーを最小化することに焦点を当てており、これは、他のエラー源に対してより感受性の高いものである。 複数の矛盾するエラーの目標を同時に最適化することは、量子コンピューティングにおいて大きな課題である。 本稿では,高ロバスト性を有する非線形ホロノミック量子ゲートを実現するための多目的最適化アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは,振幅誤差,デチューニング誤差,ライドベルク状態のデコヒーレンスを最小化するための3つの個別目的として考慮することにより,競合する複数の目標を効果的にバランスさせ,パレート最適解の集合を導出できることを示す。 エントロピー重み法を用いて,強固なホロノミックゲートを実装した最適解を選択する。 複数の目的を持つゲートを最適化するこの数値的なアプローチは、Rydberg原子によるフォールトトレラント量子コンピューティングの有望な進歩を特徴とする他のゲートプロトコルにも容易に適用できる。

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