論文の概要: Noise-Adaptive Predictive Dynamical Decoupling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15769v1
• Date: Sun, 14 Jun 2026 12:09:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.836086
• Title: Noise-Adaptive Predictive Dynamical Decoupling
• Title（参考訳）: 雑音適応型予測動的デカップリング
• Abstract要約: 解析的オープン量子システムモデリングと機械学習に基づく予測を組み合わせた雑音適応型動的疎結合フレームワークを開発した。 我々はマルコフ政権と非マルコフ政権の両方にまたがる定常環境と非定常環境について検討する。
• 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: Protecting quantum coherence against realistic environmental noise remains one of the fundamental obstacles to scalable quantum technologies. We develop a noise-adaptive dynamical decoupling framework that combines analytical open-quantum-system modeling with machine-learning-based forecasting for a qubit interacting with random telegraph noise. Unlike conventional dynamical decoupling protocols based on fixed pulse schedules, the proposed approach continuously forecasts short-time coherence evolution and adaptively applies control pulses according to the instantaneous noise dynamics. We investigate stationary and non-stationary environments spanning both Markovian and non-Markovian regimes. Numerical simulations demonstrate that the machine-learning-assisted adaptive control strategy substantially outperforms conventional periodic dynamical decoupling while using a comparable number of control pulses. The improvement becomes particularly pronounced in non-Markovian and non-stationary regimes, where memory effects, coherence revivals, and temporally evolving noise strongly limit the effectiveness of static pulse protocols. These results establish predictive machine-learning-assisted dynamical decoupling as a promising and scalable framework for adaptive quantum control in realistic noisy quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 現実的な環境騒音に対する量子コヒーレンスを保護することは、スケーラブルな量子技術の基本的な障害の1つである。 本研究では,解析的オープン量子システムモデリングと,ランダムな電信ノイズと相互作用する量子ビットの機械学習に基づく予測を組み合わせた雑音適応型動的疎結合フレームワークを開発した。 固定パルススケジュールに基づく従来の動的デカップリングプロトコルとは異なり、提案手法は短時間のコヒーレンス進化を継続的に予測し、瞬時ノイズダイナミクスに応じて制御パルスを適応的に適用する。 我々はマルコフ政権と非マルコフ政権の両方にまたがる定常環境と非定常環境について検討する。 数値シミュレーションにより、機械学習支援適応制御戦略は、同じ数の制御パルスを使用しながら、従来の周期的動的疎結合を著しく上回ることを示した。 この改善は、メモリ効果、コヒーレンス再生、時間的に進化するノイズが静的パルスプロトコルの有効性を強く制限する非マルコフ系および非定常系において特に顕著になる。 これらの結果は,現実的な雑音量子デバイスにおける適応型量子制御のための有望かつスケーラブルなフレームワークとして,予測型機械学習支援動的疎結合を確立した。

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