ロバストな量子状態準備のためのモデル予測制御【JST・京大機械翻訳】

Goldschmidt Andy J.; DuBois Jonathan L.; Brunton Steven L.; Kutz J. Nathan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217879502512 整理番号：22P0027503

ロバストな量子状態準備のためのモデル予測制御【JST・京大機械翻訳】

Model predictive control for robust quantum state preparation

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発行年： 2022年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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量子技術における重要な工学課題は,量子動力学の正確な制御である。最適制御のためのモデルベースの方法は,理論と実験が密接に一致するとき,非常に効果的であることが示された。従って,モデルベース制御による高忠実度量子プロセスの実現は注意深いデバイス特性化を必要とする。冷原子に基づく量子プロセッサでは,ハミルトニアンはよく特性化できる。ミリ-ケルビン温度で動作する超伝導量子ビットに対しては,ハミルトニアンは同様に特性化されていない。物理学(すなわち,モード不一致),コヒーレント擾乱,およびノイズ増加の従来のモデルベースの制御を,非考慮に入れた。本研究では,量子制御応用のためのモデル予測制御(MPC)を紹介した。MPCは閉ループ最適化フレームワークであり,(i)測定フィードバックを組み込むことによって外乱拒絶の自然度を継承し,(ii)複雑な多入力,状態および入力制約下の多出力動的システムを制御する有限水平モデルベース最適化を利用し,そして(iii)他の現代制御戦略と相乗的に発展するのに十分柔軟である。MPCが,量子状態調製の代表的な例において,実用的な最適化制御シーケンスを生成するためにどのように使用できるかを示した。特に,量子ビット,弱い非調和量子ビット,およびクロストークを受けるシステムに対して,MPCがモデルが不適切である場合でも,MPCが成功したモデルベース制御を実現できることを示した。これらの用例は,MPCが量子工学制御セットへの重要な追加であるケースを示した。【JST・京大機械翻訳】

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量子光学一般 , 量子力学一般

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