摘要 - 我们提出了一种通用方法，可以在校准少量参考脉冲后快速生成任何连续参数化的量子门集的高效果控制脉冲。我们发现，用于不同量子操作的优化对照脉冲之间插值不会立即产生高限度的中间操作。为了解决此问题，我们提出了一种方法来优化控制脉冲以提供良好的插值。我们选择了感兴趣的门家族中的几个参考操作，并优化实施这些操作的脉冲，然后迭代地重视脉冲以指导其形状，以使其形状相似，以与密切相关的操作相似。一旦对此参考脉冲进行了校准，我们可以使用直接的线性插值方法立即获得连续操作空间中任意门的高层脉冲。我们在两分门的三参数cartan分解上演示了此过程，以获得具有始终高填充性的任何任意两级栅极（直至单量子操作）的对照脉冲。与以前的神经网络方法相比，该方法是7.7倍，在计算上有效，以校准所有单量门门集的脉冲空间。我们的技术概括为任何数量的门参数，可以轻松地与先进的脉冲优化算法一起使用，从而可以更好地从模拟转换为实验。