量子门的极值寻优控制
Extremum seeking control of quantum gates
AI总结：
针对量子门保真度受硬件漂移影响的问题，提出结合ESC与DRB的数据驱动稳定控制方法，并在模拟和商业 trapped-ion quantum computer 上验证其有效性。
摘要：
为了在量子计算中发挥作用，门操作必须在长时间内保持高保真度。除了退相干之外，控制硬件中的缓慢漂移也会导致门操作不准确，使得实际建造的量子计算机的运行质量随时间变化。在此，我们展示了一种数据驱动的稳定控制方法，将 extremum-seeking control (ESC) 与 direct randomized benchmarking (DRB) 相结合，以在未知的控制参数波动下稳定双量子比特门。作为案例研究，我们在 trapped ion quantum computer 的背景下，使用物理上真实的模拟来考虑这些控制策略。然后，我们在最先进的商业 trapped-ion quantum computer 上实验性地展示了这种控制策略。
英文摘要：
To be useful for quantum computation, gate operations must be maintained at high fidelities over long periods of time. In addition to decoherence, slow drifts in control hardware leads to inaccurate gates, causing the quality of operation of as-built quantum computers to vary over time. Here, we demonstrate a data-driven approach to stabilized control, combining extremum-seeking control (ESC) with direct randomized benchmarking (DRB) to stabilize two-qubit gates under unknown control parameter fluctuations. As a case study, we consider these control strategies in the context of a trapped ion quantum computer using physically-realistic simulation. We then experimentally demonstrate this control strategy on a state-of-the-art, commercial trapped-ion quantum computer.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
