論文の概要: Experimental prime factorization via a feedback quantum control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16116v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 17:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.663045
• Title: Experimental prime factorization via a feedback quantum control
• Title（参考訳）: フィードバック量子制御による実験的素因数分解
• Authors: Hari Krishnan KB, Vishal Varma, T. S. Mahesh,
• Abstract要約: 本稿では、量子システムを目標基底状態に向けて操る全量子計測に基づくフィードバック手法を提案する。 我々は3量子NMR量子レジスタを用いてバイプリム51を実験的に決定し、制御フィールドエラーに対する手法のロバスト性を数値解析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prime factorization on quantum processors is typically implemented either via circuit-based approaches such as Shor's algorithm or through Hamiltonian optimization methods based on adiabatic, annealing, or variational techniques. While Shor's algorithm demands high-fidelity quantum gates, Hamiltonian optimization schemes, with prime factors encoded as degenerate ground states of a problem Hamiltonian, generally require substantial classical post-processing to determine control parameters. We propose an all-quantum, measurement-based feedback approach that iteratively steers a quantum system toward the target ground state, eliminating the need for classical computation of drive parameters once the problem Hamiltonian is determined and realized. As a proof of principle, we experimentally factor the biprime 551 using a three-qubit NMR quantum register and numerically analyze the robustness of the method against control field-errors. We further demonstrate scalability by numerically implementing the FALQON factorization of larger biprimes, 9,167 and 2,106,287, using 5 and 9 qubits, respectively.
• Abstract（参考訳）: 量子プロセッサの素因数分解は、典型的にはショアのアルゴリズムのような回路ベースのアプローチや、断熱、アニーリング、変分法に基づくハミルトン最適化手法によって実装される。 ショアのアルゴリズムは高忠実性量子ゲートを必要とするが、ハミルトン最適化スキームは、ハミルトニアンの基底状態の退化として符号化された素因子を持ち、制御パラメータを決定するためには一般的には古典的な後処理を必要とする。 そこで本研究では,量子システムを目標となる基底状態に向けて反復的に操り,ハミルトニアン問題が決定・実現されると駆動パラメータの古典的な計算を不要にする,全量子量に基づくフィードバック手法を提案する。 原理の証明として,3量子NMR量子レジスタを用いたバイプリム511を実験的に決定し,制御フィールドエラーに対する手法のロバスト性を数値解析する。 さらに,5キュービットと9キュービットを用いて,より大きな2プリムである9,167と2,106,287のFALQON分解を数値的に実装することで,スケーラビリティをさらに実証する。

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