論文の概要: An Algorithm for Fast Assembling Large-Scale Defect-Free Atom Arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08669v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 18:00:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.528393
• Title: An Algorithm for Fast Assembling Large-Scale Defect-Free Atom Arrays
• Title（参考訳）: 大規模欠陥のない原子配列の高速組立アルゴリズム
• Authors: Tao Zhang, Xiaodi Li, Hui Zhai, Linghui Chen,
• Abstract要約: 光ツイーザによって形成されたAtomアレイは、この目標を達成する上で最も有望なプラットフォームである。 アルゴリズムの課題を完全に解決するために、2つの革新的なコンポーネントからなる統一されたフレームワークを提案する。 我々のアルゴリズムは、104量子ビットの原子配列を、閉じ込められた原子の典型的な真空寿命よりもはるかに短い時間スケールで組み立てることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.472028233531588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is widely believed that tens of thousands of physical qubits are needed to build a practically useful quantum computer. Atom arrays formed by optical tweezers are among the most promising platforms for achieving this goal, owing to the excellent scalability and mobility of atomic qubits. However, assembling a defect-free atom array with ~ 10^4 qubits remains algorithmically challenging, alongside other hardware limitations. This is due to the computationally hard path-planning problems and the time-consuming generation of suffciently smooth trajectories for optical tweezer potentials by spatial light modulators (SLM). Here, we present a unified framework comprising two innovative components to fully address these algorithmic challenges: (1) a path-planning module that employs a supervised learning approach using a graph neural network combined with a modified auction decoder, and (2) a potential-generation module called the phase and profile-aware Weighted Gerchberg-Saxton algorithm. The inference time for the first module is nearly a size-independent constant overhead of ~ 5 ms, and the second module generates a potential frame with about 0.5 ms, a timescale shorter than the current commercial SLM refresh time. Altogether, our algorithm enables the assembly of an atom array with 10^4 qubits on a timescale much shorter than the typical vacuum lifetime of the trapped atoms.
• Abstract（参考訳）: 実用的な量子コンピュータを構築するには数万の物理量子ビットが必要であると広く信じられている。 光ツイーザによって形成されたAtomアレイは、原子量子ビットの優れたスケーラビリティとモビリティのために、この目標を達成する上で最も有望なプラットフォームである。 しかし、欠陥のない原子配列を10^4量子ビットで組み立てることは、他のハードウェアの制限とともにアルゴリズム的に困難である。 これは、計算的に困難な経路計画問題と空間光変調器(SLM)による光ツイーザー電位に対する十分スムーズな軌道生成によるものである。 本稿では,これらのアルゴリズムの課題に完全に対処するために,(1)グラフニューラルネットワークと改良されたオークションデコーダを組み合わせた教師あり学習アプローチを用いた経路計画モジュール,(2)位相およびプロファイル対応ガーチベルク・サクストンアルゴリズムと呼ばれるポテンシャル生成モジュールの2つの革新的コンポーネントからなる統一的なフレームワークを提案する。 第1モジュールの推論時間は、サイズに依存しない定数オーバーヘッドが約5msであり、第2モジュールは、現在の商用SLMリフレッシュ時間よりも短い0.5msの潜在的なフレームを生成する。 また, このアルゴリズムにより, 10^4量子ビットの原子配列を, 捕捉された原子の通常の真空寿命よりもはるかに短い時間スケールで組み立てることができる。

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