論文の概要: Performance of Krotov, PRONTO and PINN for optimal control of quantum gates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23276v1
- Date: Sat, 25 Jul 2026 16:21:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.047183
- Title: Performance of Krotov, PRONTO and PINN for optimal control of quantum gates
- Title（参考訳）: 量子ゲートの最適制御のためのKrotov, PRONTO, PINNの性能評価
- Abstract要約: 量子最適制御のための拡張PINNスキーム(PINNQOC)を提案する。
当社のフレームワークを、2つの主要な継続的制御解決器に対してベンチマークします。
我々の先進的なPINNQOCアプローチは、99.9$%以上のゲート忠実性を達成しながら、人口流出を抑制することに成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Achieving scalable quantum computing demands high-fidelity operations capable of mitigating population leakage into non-computational states. Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have recently emerged as a powerful paradigm to unify quantum hardware characterization (inverse problems) and pulse engineering (direct problems), laying the foundational architecture for autonomous quantum processors. However, standard PINN frameworks face severe numerical bottlenecks, such as spectral bias, when attempting to simultaneously solve highly oscillatory multi-level dynamics and optimize continuous control fields under strict global phase constraints. In this work, we propose an enhanced PINN scheme for quantum optimal control (PINNQOC) that circumvents these limitations by incorporating Fourier feature embeddings, dynamic epoch normalization, and an informed pre-training routine. To rigorously evaluate its performance, we systematically benchmark our framework against two premier continuous control solvers: the first-order Krotov method and the second-order Projection Operator Newton Method for Trajectory Optimization (PRONTO). These techniques are applied to implement multiple quantum gates on a truncated three-level fluxonium qubit and a four-level Nitrogen-Vacancy center coupled to a Carbon-13 nuclear spin. Our advanced PINNQOC approach successfully suppresses population leakage while achieving gate fidelities exceeding 99.9$\%$, matching the efficacy of traditional solvers. Finally, we provide a comprehensive analysis of computational times, iteration efficiency, and mean leakage, highlighting the distinct trade-offs and avenues for embedding physics-guided machine learning into automated quantum hardware pipelines.
- Abstract（参考訳）: スケーラブルな量子コンピューティングを実現するには、集団リークを非計算状態に軽減できる高忠実な操作が必要である。
物理情報ニューラルネットワーク(PINN)は近年、量子ハードウェアの特徴(逆問題)とパルス工学(直接問題)を統一する強力なパラダイムとして登場し、自律量子プロセッサの基本アーキテクチャを築き上げている。
しかし、標準のPINNフレームワークは、高度に振動するマルチレベルダイナミクスを同時に解決し、厳密な大域的位相制約の下で連続制御場を最適化しようとするとき、スペクトルバイアスのような厳しい数値的ボトルネックに直面している。
本研究では、フーリエ特徴埋め込み、動的エポック正規化、情報事前学習ルーチンを組み込むことにより、これらの制限を回避するために、量子最適制御(PINNQOC)の強化されたPINNスキームを提案する。
その性能を厳格に評価するために,我々は,第1次クロトフ法と第2次プロジェクション演算子ニュートン法(PRONTO)の2つの初期連続制御解法に対して,我々のフレームワークを体系的にベンチマークした。
これらの技術は、炭素13核スピンに結合した3レベルフラクソニウム量子ビットと4レベル窒素・原子価中心に複数の量子ゲートを実装するために応用される。
我々の先進的なPINNQOCアプローチは,従来の解法の有効性に適合し,99.9$\%以上のゲート忠実度を達成しながら,人口流出を抑制することに成功した。
最後に、計算時間、イテレーション効率、平均リークについて包括的な分析を行い、物理誘導機械学習を自動量子ハードウェアパイプラインに組み込むためのトレードオフと方法を強調します。
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