論文の概要: Inverse Design of Quantum Control Sequences with Fourier Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03702v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 14:06:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.233734
• Title: Inverse Design of Quantum Control Sequences with Fourier Neural Operators
• Title（参考訳）: フーリエニューラル演算子を用いた量子制御系列の逆設計
• Authors: Anastasia Pipi, Valentin Duruisseaux, Emily Been, Xuecheng Tao, Taylor L. Patti, Anima Anandkumar, Prineha Narang,
• Abstract要約: 高次元分子量子力学を学習するためのフーリエニューラル演算子(FNO)に基づくフレームワークを提案する。 我々は,初期混合ボルツマン分布を浄化するパルス列を構成するFNO-SPMP(FNO-SPMP)を開発した。 共有離散制御空間において、FNO-SPMPは強化学習ベースラインの成功率の2倍近くを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.63590760083204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum optimal control is a key tool for steering quantum dynamics, but its computational cost grows rapidly with the Hilbert space dimension. Here, we introduce a Fourier Neural Operator (FNO)-based framework for learning high dimensional molecular quantum dynamics and accelerating the inverse design of control protocols. Given an initial molecular population distribution, laser frequency, and polarization, the FNO predicts molecular-motional population dynamics up to $10^7$ times faster than GPU-accelerated numerical propagation with CUDA-Q Dynamics. Using this fast and differentiable surrogate, we develop the FNO stochastic pulse-measurement planner (FNO-SPMP), which constructs pulse sequences to purify an initially mixed Boltzmann distribution. We demonstrate the protocol in an 888-dimensional subspace of the hydronium molecule at 20 K, achieving a target-state population of 0.98 with a sequence success rate of up to 86.2%. In a shared discrete control space, FNO-SPMP achieves nearly twice the success rate of a reinforcement-learning baseline while using roughly half as many quantum control pulses and reducing pulse-sequence generation time from approximately 10 hours to 10-20 minutes. These results show that operator-learning surrogates can enable inverse design in quantum systems whose Hilbert spaces are too large for conventional direct optimization.
• Abstract（参考訳）: 量子最適制御は量子力学を操る重要なツールであるが、計算コストはヒルベルト空間次元とともに急速に増加する。 本稿では、高次元量子力学を学習し、制御プロトコルの逆設計を高速化するためのフーリエニューラル演算子(FNO)ベースのフレームワークを提案する。 初期分子集団分布、レーザー周波数、偏光が与えられた場合、FNOはCUDA-Q DynamicsによるGPU加速数値伝播の最大10^7$の速さで分子運動の人口動態を予測する。 この高速で微分可能なサロゲートを用いて、初期混合ボルツマン分布を浄化するパルス列を構成するFNO確率パルス測定プランナ(FNO-SPMP)を開発した。 我々はこのプロトコルを20Kで888次元のヒドロニウム分子の部分空間で実証し、ターゲット状態の個体数は0.98で、配列成功率は86.2%である。 共有離散制御空間において、FNO-SPMPは、約半分の量子制御パルスを使用し、パルス系列生成時間を約10時間から10～20分に短縮しながら、強化学習ベースラインの成功率のほぼ2倍を達成する。 これらの結果から,Hilbert空間が大きすぎる量子系において,演算子学習サロゲートが逆設計を可能にすることが示唆された。

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