論文の概要: Robust applicability of continuous dynamical decoupling to decoherence reduction in longitudinal and transverse-noise settings: The role of anisotropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08114v1
• Date: Sat, 06 Jun 2026 11:35:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.791782
• Title: Robust applicability of continuous dynamical decoupling to decoherence reduction in longitudinal and transverse-noise settings: The role of anisotropy
• Title（参考訳）: 縦・横方向雑音環境における連続的動的疎結合によるデコヒーレンス低減のロバスト適用性:異方性の役割
• Authors: S. Afonso, J. M. Gomez Llorente, J. Plata,
• Abstract要約: 我々は,連続動的デカップリング(CDD)の効率を解析的に評価し,汎用量子ビットのデコヒーレンスを抑制する。 我々は, 横変動の影響について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We analytically evaluate the efficiency of continuous dynamical decoupling (CDD) to curb decoherence in generic qubit setups where diverse sources of noise can be present. Previous theoretical approaches to CDD have mainly focused on its potential to cope with longitudinal fluctuations. Here, the basic scenario tackled with CDD is generalized. Apart from dealing with pure dephasing induced by diagonal noise, we consider the impact of transverse fluctuations, usually present in the practical arrangements. In particular, the implications of anisotropic noisy inputs are studied. Additionally, we analyze the role of the fluctuations in the dressing of the qubit by the CDD field of control: since the driving field is usually switched on through linear ramps of its characteristic parameters, the associated dressing of the original states can be described in terms of noisy Landau-Zener transitions. In our approach, based on a sequence of unitary transformations, the noise entering the system is cast into effective stochastic terms whose spectral characteristics are dependent on the driving parameters. This description allows the design of strategies to mitigate the impact of the fluctuations using controlled changes in the effective-noise properties. Significant robustness of CDD against the generalization of the basic scenario can be achieved through an appropriate choice of the parameters of control.
• Abstract（参考訳）: 我々は,様々なノイズ源が存在する汎用量子ビット装置におけるデコヒーレンスを抑制するために,連続動的デカップリング(CDD)の効率を解析的に評価した。 CDDに対するこれまでの理論的アプローチは、主に長手方向のゆらぎに対処する可能性に焦点を当ててきた。 ここではCDDに対処する基本的なシナリオを一般化する。 対角騒音によって引き起こされる純粋嫌悪に対処する以外は、横方向のゆらぎの影響を考察する。 特に,異方性雑音入力の影響について検討した。 さらに、制御のCDDフィールドによるキュービットのドレッシングにおける揺らぎの役割を解析し、通常、駆動場はその特性パラメータの線形ランプによって切替されるので、元の状態のドレッシングはノイズの多いランダウ・ツェナー遷移によって記述することができる。 提案手法では, 単項変換の系列に基づいて, スペクトル特性が駆動パラメータに依存する実効確率項に配置する。 この記述は、有効雑音特性の制御された変化を用いて変動の影響を軽減する戦略の設計を可能にする。 基本シナリオの一般化に対するCDDの顕著な堅牢性は、制御パラメータの適切な選択によって達成できる。

関連論文リスト

• Trajectory-Aware Node Contributions and the Limits of Static Controllability [0.0]
  エマージェント・コントリビューション(emergent Contributence)とは、ノードの動的レバレッジの尺度である。 「EC」は線形時間不変極限における平均的な制御可能性に正確に還元する。 この位相空間内の複数の領域から推定される実数系を5つ配置する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-02T02:56:36Z)
• From Noise to Control: Parameterized Diffusion Policies [54.941343992110426]
  本研究では,学習行動多様体に埋め込まれた連続パラメータに条件付き拡散ポリシーを学習するためのフレームワークを提案する。 政策重みを更新することなく、既知の戦略間の円滑な距離と、新しい制約への効率的な適応を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-29T20:21:50Z)
• The Cylindrical Representation Hypothesis for Language Model Steering [57.97381760521523]
  中心軸は、概念の欠如と存在との主な違いを捉え、概念生成を駆動することを示す。 我々はこれを円筒表現仮説(CRH)として定式化する。 本実験は円筒構造の存在を検証し,CRHが実環境でのモデルステアリング動作の解釈に有効かつ実用的な方法であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-03T12:26:13Z)
• Addressing prior dependence in hierarchical Bayesian modeling for PTA data analysis II: Noise and SGWB inference through parameter decorrelation [0.0]
  PTA解析は、各パルサーに固定された均一ノイズを割り当てる。 ノイズ先行を高次ハイパーパラメータでパラメータ化する階層的ベイズモデリング戦略を採用する。 階層的処理によりノイズパラメータがより厳密に制約され,レッドノイズSGWB縮退が部分的に緩和されることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-03T17:54:55Z)
• Decoherence reduction via continuous dynamical decoupling: Analytical study of the role of the noise spectrum [0.0]
  連続動的デカップリング法(CDD)により実装されたクロック遷移の非定常雑音に対するロバスト特性の解析を行う。 制御領域の振幅と周波数は、非定常ランダム入力を(時間依存の)摂動特性を持つように適切に選択できることを示す。 特に、デコヒーレンス低減法が効率的である雑音相関時間の範囲を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T20:05:05Z)
• Improve Noise Tolerance of Robust Loss via Noise-Awareness [60.34670515595074]
  本稿では,NARL-Adjuster(NARL-Adjuster for brevity)と呼ばれる,ハイパーパラメータ予測関数を適応的に学習するメタラーニング手法を提案する。 4つのSOTAロバストな損失関数を我々のアルゴリズムに統合し,提案手法の一般性および性能をノイズ耐性と性能の両面で検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T04:54:58Z)
• Disentangled Generative Models for Robust Prediction of System Dynamics [2.6424064030995957]
  本研究では,動的システムの領域パラメータをデータ生成過程の変動要因として扱う。 教師付き不整合と因果分解のアイデアを活用することにより、生成モデルの潜在空間における力学から領域パラメータを分離することを目指す。 その結果,不整合VAEはトレーニングデータに存在しない領域パラメータ空間に適応することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T09:58:06Z)
• Shape Matters: Understanding the Implicit Bias of the Noise Covariance [76.54300276636982]
  勾配降下のノイズはパラメータ化モデルに対するトレーニングにおいて重要な暗黙の正則化効果をもたらす。 ミニバッチやラベルの摂動によって引き起こされるパラメータ依存ノイズはガウスノイズよりもはるかに効果的であることを示す。 分析の結果,パラメータ依存ノイズは局所最小値に偏りを生じさせるが,球状ガウス雑音は生じないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T18:31:02Z)
• Cat states in a driven superfluid: role of signal shape and switching protocol [62.997667081978825]
  運動エネルギーをゼロ時間平均で振動させた1次元Bose-Hubbardモデルの挙動について検討する。 システムパラメータの変動に対して,この非従来的基底状態のロバスト性を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T15:15:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。