論文の概要: Adaptive Tensor Network Sampling for Quantum Optimal Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24467v1
- Date: Mon, 27 Apr 2026 13:36:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-28 17:12:08.021271
- Title: Adaptive Tensor Network Sampling for Quantum Optimal Control
- Title（参考訳）: 量子最適制御のための適応型テンソルネットワークサンプリング
- Authors: Zeki Zeybek, Rick Mukherjee, Peter Schmelcher,
- Abstract要約: 量子最適制御(QOC)は、単一量子システムにおける高忠実度演算を実現するためのフレームワークを提供する。
2つのカテゴリ: 勾配のない製品サンプリングアルゴリズム、a自由勾配状態/テンスペア(MPS/TT)を導入する。
提案手法では, 離散制御パラメータの空間上のスコア関数を定義し, サンプリング分布候補制御列を誘導する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum optimal control (QOC) provides a systematic framework for achieving high-fidelity operations in quantum systems and plays a central role in tasks such as gate synthesis, state transfer, and pulse design. Existing QOC methods broadly fall into two categories: gradient-based and gradient-free algorithms. The associated optimization landscape is often high-dimensional, non-convex, and populated by numerous local minima, making efficient gradient-free search strategies essential. To address this, we introduce a gradient-free matrix product state/tensor train (MPS/TT) sampling heuristic for discrete quantum optimal control. In our approach, the MPS defines a score function over the space of discrete control parameters, which in turn induces a sampling distribution over candidate control sequences. This distribution is iteratively refined through selection of better performing sequences and local tensor updates to bias the search toward high-performing sequences. We evaluate the method on a range of benchmark problems, including single-qubit state transfer, Bell-pair preparation, qutrit gate implementation, and open-system population transfer. Across these tasks, the method exhibits stable convergence behavior and competitive empirical performance relative to established gradient-free baselines. These results suggest that tensor network sampling offers a viable heuristic framework for discrete quantum control.
- Abstract（参考訳）: 量子最適制御(QOC)は、量子システムにおける高忠実度演算を実現するための体系的なフレームワークを提供し、ゲート合成、状態伝達、パルス設計といったタスクにおいて中心的な役割を果たす。
既存のQOC法は、勾配に基づくアルゴリズムと勾配のないアルゴリズムの2つのカテゴリに分類される。
関連する最適化のランドスケープは、しばしば高次元で非凸であり、多くの局所的なミニマで占められており、効率的な勾配のない探索戦略が不可欠である。
これを解決するために、離散量子最適制御のための勾配のない行列積状態/テンソルトレイン(MPS/TT)サンプリングヒューリスティックを導入する。
提案手法では, 離散制御パラメータの空間上のスコア関数を定義し, 候補制御列上のサンプリング分布を誘導する。
この分布は、より良い実行シーケンスの選択と局所テンソル更新によって反復的に洗練され、検索をハイパフォーマンスなシーケンスにバイアスする。
本手法は,シングルキュービット状態転送,ベルペア準備,キュートゲート実装,オープンシステム人口移動など,様々なベンチマーク問題に対して評価を行う。
これらのタスク全体にわたって、この手法は確立された勾配のないベースラインと比較して安定した収束挙動と競争的な経験的性能を示す。
これらの結果は、テンソルネットワークサンプリングが離散量子制御のための実行可能なヒューリスティックなフレームワークを提供することを示唆している。
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