論文の概要: Data-Driven Qubit Characterization and Optimal Control using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18704v1
- Date: Mon, 26 Jan 2026 17:26:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.963324
- Title: Data-Driven Qubit Characterization and Optimal Control using Deep Learning
- Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたデータ駆動量子特性評価と最適制御
- Authors: Paul Surrey, Julian D. Teske, Tobias Hangleiter, Hendrik Bluhm, Pascal Cerfontaine,
- Abstract要約: 本稿では、勾配の評価と複雑なシステムダイナミクスのモデル化という課題に対処する機械学習ベースのプロトコルを提案する。
量子ビットの振る舞いを予測するためにリカレントニューラルネットワーク(RNN)をトレーニングすることにより、詳細なシステムモデルを必要としない、効率的な勾配に基づくパルス最適化を実現する。
- 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: Quantum computing requires the optimization of control pulses to achieve high-fidelity quantum gates. We propose a machine learning-based protocol to address the challenges of evaluating gradients and modeling complex system dynamics. By training a recurrent neural network (RNN) to predict qubit behavior, our approach enables efficient gradient-based pulse optimization without the need for a detailed system model. First, we sample qubit dynamics using random control pulses with weak prior assumptions. We then train the RNN on the system's observed responses, and use the trained model to optimize high-fidelity control pulses. We demonstrate the effectiveness of this approach through simulations on a single $ST_0$ qubit.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、高忠実度量子ゲートを達成するために制御パルスの最適化を必要とする。
本稿では、勾配の評価と複雑なシステムダイナミクスのモデル化という課題に対処する機械学習ベースのプロトコルを提案する。
量子ビットの振る舞いを予測するためにリカレントニューラルネットワーク(RNN)をトレーニングすることにより、詳細なシステムモデルを必要としない、効率的な勾配に基づくパルス最適化を実現する。
まず、事前仮定が弱いランダム制御パルスを用いて量子力学をサンプリングする。
次に、システムの観測応答に基づいてRNNをトレーニングし、トレーニングされたモデルを用いて高忠実度制御パルスを最適化する。
提案手法の有効性を, 1 つの $ST_0$ qubit 上でのシミュレーションにより示す。
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