論文の概要: Neural network approach to mitigating intra-gate crosstalk in superconducting CZ gates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21631v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 06:55:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.532041
• Title: Neural network approach to mitigating intra-gate crosstalk in superconducting CZ gates
• Title（参考訳）: 超伝導CZゲートにおけるゲート内クロストーク緩和のためのニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Yiming Yu, Yexiong Zeng, Ye-Hong Chen, Franco Nori, Yan Xia,
• Abstract要約: 超伝導トランスモン量子ビット系のためのロバスト制御パルスを生成する物理誘導型ニューラルネットワークフレームワークを提案する。 ハードウェア認識パラメータ化とハミルトンインフォームドの目的を組み合わせることで、PGNCは滑らかで物理的に実現可能なパルスへの探索を推し進める。 その結果、名目的条件と摂動条件の両方において、一貫性があり、事実上有意義な改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.411231574223291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The potential of quantum computing is fundamentally constrained by the inherent susceptibility of qubits to noise and crosstalk, particularly during multi-qubit gate operations. Existing strategies, such as hardware isolation and dynamical decoupling, face limitations in scalability, experimental feasibility, and robustness against complex noise sources. In this manuscript, we propose a physics-guided neural control (PGNC) framework to generate robust control pulses for superconducting transmon qubit systems, specifically targeting crosstalk mitigation. By combining a hardware aware parameterization with a Hamiltonian-informed objective that accounts for condition-dependent crosstalk distortions, PGNC steers the search toward smooth and physically realizable pulses while efficiently exploring high dimensional control landscapes. Numerical simulations for the CZ gate demonstrate superior fidelity and pulse smoothness compared to a Krotov baseline under matched constraints. Taken together, the results show consistent and practically meaningful improvements in both nominal and perturbed conditions, with pronounced gains in worst-case fidelity, supporting PGNC as a viable route to robust control on near-term transmon devices.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングのポテンシャルは、特にマルチキュービットゲート操作において、ノイズやクロストークに対するキュービットの固有の感受性によって、基本的に制限されている。 ハードウェアアイソレーションや動的デカップリングといった既存の戦略では、スケーラビリティ、実験的実現性、複雑なノイズ源に対する堅牢性といった制限に直面している。 本稿では, クロストーク緩和をターゲットとした, 超伝導トランスモン量子ビットシステムのためのロバスト制御パルスを生成するための物理誘導型ニューラルコントロール(PGNC)フレームワークを提案する。 ハードウェア認識パラメータ化と条件依存のクロストーク歪みを考慮に入れたハミルトンインフォームドオブジェクトを組み合わせることで、PGNCは高次元制御風景を効率的に探索しながら、滑らかで物理的に実現可能なパルスへの探索を推し進める。 CZゲートの数値シミュレーションは、一致した制約下でのクロトフベースラインと比較して、忠実度とパルスの滑らかさが優れていることを示す。 以上の結果から, PGNCは, 経時的および摂動条件の整合性, 実用性に有意な改善がみられ, 最悪の症例の忠実度が顕著に向上し, 近い将来のトランスモンデバイスに対するロバスト制御への有効なルートとして支持された。

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