論文の概要: Lie Algebra-Based Quantum Optimal Controls Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02014v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 10:06:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:31.782398
• Title: Lie Algebra-Based Quantum Optimal Controls Interpolation
• Title（参考訳）: Lie Algebra-based Quantum Optimal Controls Interpolation
• Authors: Piero Luchi, Francesco Pederiva,
• Abstract要約: 本稿では,超伝導量子ビット系における任意のユニタリ演算のための量子最適制御パルスを生成するために,リー群理論とフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせたフレームワークを提案する。 我々は,2,3,4量子ビットの超伝導量子ビット系へのアプローチを実証し,リー代数パラメータの特定の組み合わせに対する高い再構成忠実度を求める。
• 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: We present a framework combining Lie group theory and feed-forward neural networks to efficiently generate quantum optimal control pulses for arbitrary unitary operations in superconducting qubit systems, bypassing the need for explicit optimization at inference time. The exponential scaling of the Hilbert space dimension with qubit number makes standard optimization approaches computationally prohibitive when large ensembles of distinct propagators must be processed, a bottleneck that is particularly acute in Trotterized quantum simulation. Our method addresses this limitation by pre-computing a representative set of control pulses via Lie group theory and training neural networks to map target propagators to their corresponding pulses. We demonstrate the approach on superconducting qubit systems of 2, 3, and 4 qubits, finding high reconstruction fidelity for specific combinations of Lie algebra parameters. As a physically motivated benchmark, we apply the methodology to reconstruct control pulses for the Trotter propagators of a neutrino system undergoing collective flavor oscillations. The successful generalization across system types demonstrates that a single model -- trained once on hardware-specific random propagators -- can serve as a universal control-pulse generator for any target quantum system of compatible Hilbert space dimension, offering a promising route toward scalable quantum simulation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,超伝導量子ビット系における任意のユニタリ演算に対する量子最適制御パルスを効率よく生成するために,リー群理論とフィードフォワードニューラルネットワークを組み合わせたフレームワークを提案する。 ヒルベルト空間次元と量子ビット数との指数的スケーリングは、異なるプロパゲータの大きなアンサンブルを処理しなければならない場合、標準的な最適化アプローチを計算的に禁止する。 提案手法は,Lie群理論を用いて制御パルスの代表的な集合を事前計算し,対象のプロパゲータを対応するパルスにマッピングするためにニューラルネットワークを訓練することにより,この制限に対処する。 我々は,2,3,4量子ビットの超伝導量子ビット系へのアプローチを実証し,リー代数パラメータの特定の組み合わせに対する高い再構成忠実度を求める。 本研究では, ニュートリノ系のトロッタープロパゲータに対する制御パルスの再構成手法を適用した。 システムタイプ間の一般化の成功は、ハードウェア固有のランダムプロパゲータで訓練された1つのモデルが、ヒルベルト空間次元が互換性のある任意のターゲット量子系に対する普遍的な制御パルス生成器として機能し、スケーラブルな量子シミュレーションへの有望な経路を提供することを示した。

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