AIが解く世界の難問 · 量子物理・量子計算 · arXiv · 2026-10-19
リスクを考慮した連続パラメータ単一量子ビットゲートのニューラルパルスコンパイル
原題: Risk-aware neural pulse compilation of continuously parameterized single-qubit gates with optimal-control benchmarking and NMR hardware validation
連続的にパラメータ化された単一量子ビットゲートを、パルスレベルで効率よくコンパイルする手法を提案している。従来の最適制御は対象ごとに最適化が必要で、ハードウェアの不確かさにも敏感だった。物理情報を取り入れたニューラルネットワークを微分可能な量子ダイナミクスを通して学習させ、リスクを考慮した微調整で頑健性を高めている。3量子ビットの液体NMRモデルでは、平均忠実度0.99超でHaar分布の対象に一般化し、サブミリ秒で新たなパルスを生成した。