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World File Search System控制脉冲
连续量子门的有效控制脉冲...
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。
量子系统的二进制控制脉冲优化
量子控制旨在操纵量子系统针对特定的量子状态或所需的操作。设计高度准确和效率的控制步骤对各种量子应用至关重要，包括能量最小化和电路汇编。在本文中，我们关注离散的二进制量子控制问题，并应用不同的优化算法和技术来提高计算效率和解决方案质量。特别是我们开发一个通用模型并以多种方式扩展它。我们引入了一个平方L 2-二烯函数来处理其他侧面范围，以模型要求，例如最多允许一个控件活跃。我们引入了一个总变化（TV）正常器，以减少控件中的开关数量。我们修改了流行的梯度上升脉冲工程（葡萄）算法，开发了一种新的乘数交替方向方法（ADMM）算法，以求解惩罚模型的持续放松，然后应用舍入技术来获得二元控制解决方案。我们提出了一种修改的信任区域方法，以进一步改善解决方案。我们的算法可以获得高质量的控制结果，这是由关于各种量子控制示例的数值研究所阐述的。
电路量子电动力学中的玻色子量子模拟
3 设计可编程玻色子量子模拟器 22 3.1 玻色子概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 48 3.3.2.3 最佳控制脉冲 . ...
改善量子态转移：纠正非
摘要 量子态转移是量子信息处理的关键操作。原始的投接协议依靠具有设计波包形状的飞行量子比特或单光子来实现确定性、快速和高保真度的传输。然而，这些协议忽略了两个重要因素，即传播过程中波包的扭曲以及由于时间相关控制导致的发射和再吸收过程中的非马尔可夫效应。在这里，我们解决了一般量子光学模型中的这两个难题，并提出了一种改进量子态转移协议的校正策略。在我们的理论描述中包括非马尔可夫效应，我们展示了如何导出控制脉冲，这些控制脉冲在波包上印上相位以补偿传播引起的失真。我们的理论结果得到了详细数值模拟的支持，表明合适的校正策略可以将状态转移保真度提高三个数量级。
基于 SFQ 的片上数字读数用于 HPC-QC 集成
完全集成的量子计算架构 • >8-16 倍更高的复用率，消除了开销 • 内置错误校正 • 降低 1,000 倍的能量和热量耗散 • >10 倍更快的时钟速度 + 更低的延迟 • 降低 128 倍的控制脉冲复杂度 • 超导制造商业化就绪 • 系统组件便宜 400 倍
利用读出信号的实时反馈进行深度强化学习的快速量子门设计
高保真量子门的设计很困难，因为它需要优化两个相互竞争的效应，即最大化门速度和最小化量子比特子空间的泄漏。我们提出了一种深度强化学习算法，该算法使用两个代理同时解决超导传输量子比特的速度和泄漏挑战。第一个代理使用从奖励中学习到的策略构建量子比特同相控制脉冲，以补偿短门时间。在整个构建全长脉冲的中间时间步骤中获得奖励，使代理能够探索较短脉冲的前景。第二个代理确定异相脉冲以针对泄漏。这两个代理都使用来自嘈杂硬件的实时数据进行训练，从而提供适应不可预测的硬件噪声的无模型门设计。为了减少测量分类错误的影响，代理直接在探测量子比特的读出信号上进行训练。我们通过在 IBM 硬件上设计不同持续时间的 X 和 X 的平方根门来展示概念验证实验。仅经过 200 次训练迭代，我们的算法就能构建新的控制脉冲，速度比默认 IBM 门快两倍，同时在状态保真度和泄漏率方面与其性能相当。随着我们自定义控制脉冲的长度增加，它们开始超越默认门。门操作速度和保真度的改进为量子模拟、量子化学和近期及未来量子设备上的其他算法中更高的电路深度开辟了道路。
使用观察者量子比特和量子特征工程进行噪声检测
摘要 设计最佳控制脉冲以将噪声量子比特驱动至目标状态是量子工程的一项具有挑战性且至关重要的任务。在影响系统的量子噪声的属性是动态的情况下，定期表征程序对于确保模型更新至关重要。结果，量子比特的运行经常中断。在本文中，我们提出了一种协议来解决这一挑战，即利用观察者量子比特实时监控噪声。我们开发了一种基于机器学习的量子特征工程方法来设计协议。协议的复杂性在表征阶段被预先加载，从而允许在量子计算期间实时执行。我们展示了数值模拟的结果，展示了该协议的良好性能。
![arXiv:2110.00557v1 [quant-ph] 2021 年 10 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\908be0505a51f521adeb094cf0ccefef12653773.webp)
arXiv:2110.00557v1 [quant-ph] 2021 年 10 月 1 日
我们介绍了一种基于 Xilinx RFSoC 的量子位控制器（称为量子仪器控制套件，简称 QICK），它支持直接合成载波频率高达 6 GHz 的控制脉冲。QICK 可以控制多个量子位或其他量子设备。QICK 由一个数字板组成，该数字板承载着一个 RFSoC（射频片上系统）FPGA [1]、定制固件和软件以及一个可选的配套定制模拟前端板。我们表征了系统的模拟性能及其数字延迟，这对于量子纠错和反馈协议很重要。我们通过对 transmon 量子位执行标准表征来对控制器进行基准测试。我们实现了 F avg = 99.93% 的平均 Clifford 门保真度。所有原理图、固件和软件都是开源的 [2]。
寻找最短时间量子目标的图示
操纵量子系统（例如自旋或人造原子）的常用方法是使用适当调整的控制脉冲。为了在相干性丧失之前完成量子信息任务，在尽可能短的时间内实现控制至关重要。本文我们报告了在 NMR 实验中以接近时间最优的方式制备保真度高于 99% 的贝尔态，这可以通过结合建模和实验的协同能力来实现。制备贝尔态的脉冲是通过实验发现的，这些实验通过与模型一起工作的基于梯度的优化算法递归辅助。因此，我们利用了基于模型的数值优化设计和基于实验的学习控制之间的相互作用。利用两种方法之间的平衡协同作用（由每种方法的特定情况能力决定），应该具有广泛的应用，可以加速寻找最佳量子控制。
使用低温蓝宝石振荡器改进离子阱量子计算机
我们描述了一种灵活的微波合成系统，该系统由一个超低相位噪声低温蓝宝石振荡器 (CSO) 设计，可用作镱离子 (Yb+) 量子比特的主时钟。我们报告称，使用该合成系统，量子比特相干时间从 0.9 秒提高到 8.7 秒，提高了 10 倍，单量子比特量子门的误差为 1.6e-6。使用滤波函数方法 [1]，我们发现证据表明，0.9 秒的宝贵相干性受到精密级商用现成微波合成器 [1] 的相位噪声的限制。此外，我们还利用微波合成系统的灵活性来演示贝叶斯学习算法，该算法可以自主设计信息优化的控制脉冲来识别和校准定量动力学模型，以表征囚禁离子系统。我们通过实验证明，新算法在少量样本的情况下超过了传统校准方法的精度 [2]。