論文の概要: Data-driven Hamiltonian correction for qubits for design of gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02679v1
• Date: Mon, 05 May 2025 14:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.705729
• Title: Data-driven Hamiltonian correction for qubits for design of gates
• Title（参考訳）: ゲート設計のための量子ビットに対するデータ駆動ハミルトニアン補正
• Authors: John GeorgeFrancis, Dr Anil Shaji,
• Abstract要約: 交差共鳴においてマイクロ波によって駆動される2つのトランモンの標準ハミルトニアンの補正項を得る。 データは実際のトランスモンシステム、すなわちIBM量子プラットフォーム上のibm kyivから取得される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We obtain correction terms for the standard Hamiltonian of 2 transmons driven by microwaves in cross resonance. Data is obtained from a real transmon system, namely ibm kyiv on the IBM quantum platform. Various data points obtained correspond to different microwave amplitudes and evolution times. We have an ansatz for the correction term and a correction operator whose matrix elements are parameters to be optimized for. We use adjoint sensitivity and gradient descent to obtain these parameters. We see a good fit in the predictions from the corrected Hamiltonian and hardware results demonstrating the effectiveness of scientific machine learning for fine tuning theoretical models to faithfully reproduce observed data on time evolution multiple qubit systems.
• Abstract（参考訳）: 交差共鳴においてマイクロ波によって駆動される2つのトランモンの標準ハミルトニアンの補正項を得る。 データは実際のトランスモンシステム、すなわちIBM量子プラットフォーム上のibm kyivから取得される。 得られた様々なデータポイントは、異なるマイクロ波振幅と進化時間に対応している。 補正項に対するアンサッツと、行列要素が最適化されるパラメータである補正演算子がある。 我々はこれらのパラメータを得るために随伴感度と勾配降下を利用する。 量子ビット系における観測データを忠実に再現するための理論モデルを微調整するための科学機械学習の有効性を示す。

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