Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning-Aided Optimal Control of a Qubit Subjected to External Noise

論文の概要: Machine Learning-Aided Optimal Control of a Qubit Subjected to External Noise

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24393v1
Date: Tue, 30 Dec 2025 18:13:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.457688
Title: Machine Learning-Aided Optimal Control of a Qubit Subjected to External Noise
Title（参考訳）: 外部雑音を受ける量子ビットの機械学習による最適制御
Authors: Riccardo Cantone, Shreyasi Mukherjee, Luigi Giannelli, Elisabetta Paladino, Giuseppe A. Falci,
Abstract要約: オープン量子システムのための量子最適制御プロトコルに対して,機械学習によるグレーボックスフレームワークを適用した。この手法は非マルコフ雑音効果を捉え、ランダムテレグラフとオルンシュタイン・ウレンベック雑音の下で90%以上のゲート忠実性を達成する。
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 apply a machine-learning-enhanced greybox framework to a quantum optimal control protocol for open quantum systems. Combining a whitebox physical model with a neural-network blackbox trained on synthetic data, the method captures non-Markovian noise effects and achieves gate fidelities above 90% under Random Telegraph and Ornstein-Uhlenbeck noise. Critical issues of the approach are discussed.
Abstract（参考訳）: オープン量子システムのための量子最適制御プロトコルに対して,機械学習によるグレーボックスフレームワークを適用した。ホワイトボックス物理モデルと合成データに基づいて訓練されたニューラルネットワークブラックボックスを組み合わせることで、非マルコフノイズ効果を捉え、ランダムテレグラフとオルンシュタイン・ウレンベックノイズの下で90%以上のゲート忠実性を達成する。このアプローチの批判的な問題について論じる。

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