論文の概要: Feature- and process-based optimal control of quantum dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22401v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 14:27:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.501187
• Title: Feature- and process-based optimal control of quantum dynamics
• Title（参考訳）: 量子力学の特徴とプロセスに基づく最適制御
• Authors: M. Farnia, V. Rezvani, A. T. Rezakhani,
• Abstract要約: 我々はマルコフ進化の下で、オープン量子プロセスのための特徴に基づく最適コヒーレント制御形式を開発した。 特徴量に基づく Krotov 最適化アルゴリズムの性能は、学習された初期推定場を選択することで改善できる。
• 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: Preparing desired quantum states and quantum operations (processes) is essential for numerous tasks in quantum computation. Several approaches have been developed for optimal control of quantum states, whereas optimal strategies for preparation of a given quantum process have remained fairly less explored. For some applications, rather than a specific desired state or process, it may suffice to obtain states or processes with specific desired features such as (high) coherence or purity. In such cases, fidelity-based measures alone are inadequate for evaluating the performance of a quantum control strategy, and hence proper feature-based figures of merit should be employed. Here we develop a feature-based optimal coherent control formalism for open quantum processes under Markovian evolutions which demonstrate high coherence and purity features. In particular, we observe that performance of the feature-based Krotov optimization algorithm can be improved by choosing educated initial guess fields. In addition, in a model for a qutrit Rydberg system, it is shown that the convex overlap-based fidelity outperforms other process-based as well as state-based fidelities. This analysis underscores the utility of feature-based optimal control strategies for quantum processes.
• Abstract（参考訳）: 所望の量子状態と量子演算(プロセス)を準備することは、量子計算における多くのタスクに不可欠である。 量子状態の最適制御のためのいくつかのアプローチが開発されているが、与えられた量子プロセスを作成するための最適な戦略は、まだ研究が進んでいない。 一部のアプリケーションでは、特定の望ましい状態やプロセスではなく、(高い)コヒーレンスや純粋さのような特定の望ましい特徴を持つ状態やプロセスを得るのに十分である。 このような場合、忠実度に基づく測度だけでは量子制御戦略の性能を評価するには不十分である。 ここではマルコフ進化の下で開量子プロセスに対する特徴に基づく最適コヒーレント制御形式を開発し、高コヒーレンスおよび純度特性を示す。 特に,特徴量に基づく Krotov 最適化アルゴリズムの性能は,学習された初期推定場を選択することで向上することができる。 さらに、立方体Rydberg系のモデルでは、凸重みに基づく忠実度は他のプロセスベースや状態ベース忠実度よりも優れていることが示されている。 この分析は、量子プロセスにおける特徴に基づく最適制御戦略の有用性を裏付けるものである。

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