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J-GLOBAL ID：202102279636619181   整理番号：21A0026091

高品質量子制御パルスの探索による3閉ループ学習アルゴリズムの評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing three closed-loop learning algorithms by searching for high-quality quantum control pulses

著者 (11件)： Yang Xiao-dong (Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale and Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China) ,  Yang Xiao-dong (CAS Key Laboratory of Microscale Magnetic Resonance and Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230026, China) ,  Yang Xiao-dong (Department of Chemistry, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA) ,  Arenz Christian (Department of Chemistry, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA) ,  Pelczer Istvan (Department of Chemistry, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA) ,  Chen Qi-Ming (Department of Chemistry, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA) ,  Wu Re-Bing (Department of Automation, Tsinghua University & Center for Quantum Information Science and Technology, BNRist, Beijing 100084, China) ,  Peng Xinhua (Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale and Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China) ,  Peng Xinhua (CAS Key Laboratory of Microscale Magnetic Resonance and Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230026, China) ,  Peng Xinhua (Synergetic Innovation Centre of Quantum Information & Quantum Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230026, China) ,  Rabitz Herschel (Department of Chemistry, Princeton University, Princeton, New Jersey 08544, USA)
資料名： Physical Review. A  (Physical Review. A)
巻： 102  号： 6  ページ： 062605  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0323D  ISSN： 2469-9926  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高品質制御の設計は信頼できる量子計算にとって極めて重要である。既存の手法の中で,閉ループ希薄制御は効果的な選択である。その効率は,採用した学習アルゴリズムに依存し,従って,その実用化のためのアルゴリズム比較を保存する。ここでは,Bell状態を調製するための高品質制御パルスの探索により,GRadent Ascent Puring Engineering(GRAPE),改良Nelder-Mead(NMplus),および微分進化(DE)を含む3つの代表的学習アルゴリズムを評価した。最初に,各アルゴリズムを,核磁気共鳴システムで実験的に実装し,次に,いくつかの可能な重要な実験不確実性の影響を考慮して,数値研究を行った。実験は,3つのアルゴリズムによる高忠実度目標状態の成功した調製を報告し,一方,NMplusは最速に収束し,そして,これらの結果は,潜在的不確実性が無視できるとき,数値シミュレーションと一致した。しかし,ある重要な不確実性の下で,これらのアルゴリズムは,それらの得られる精度と効率に関して明確な性能を持ち,DEは最良のロバスト性を示す。本研究は,現実的な物理的シナリオにおける異なる閉ループ学習アルゴリズムの実用化を支援するための洞察を提供する。Copyright 2021 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  品質管理 ,  不確実性 ,  *パルス ,  ロバスト性 ,  *学習アルゴリズム ,  量子計算
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  量子制御 ,  *高品質 ,  数値研究 ,  Bell状態 ,  微分進化 ,  制御パルス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高品質 ,  量子制御 ,  パルス ,  探索 ,  学習アルゴリズム ,  評価