機械学習を活用したノイズ下量子ビットの最適制御

本論文は、量子コンピューティングにおける重要な課題である、ノイズが量子ビットの動作に与える影響を軽減することに取り組んでいます。物理モデルと機械学習を組み合わせることにより、著者は現実的なノイズ源が存在する場合の量子ゲートの忠実度を向上させることを目指しています。物理的理解とデータ駆動学習の両方を活用するグレーボックスアプローチの使用は、オープン量子系の複雑さに対処するための有望な戦略です。重要な問題の議論は、問題に対する現実的で微妙なアプローチを示唆しています。

• •ノイズ環境における量子ゲートの忠実度を向上させるために機械学習を適用。
• •物理モデルとニューラルネットワークを組み合わせたグレーボックスアプローチを採用。
• •現実的なノイズ条件下で高いゲート忠実度を達成。
• •アプローチの重要な問題を議論し、実践的な視点を示唆。