Model predictive control for robust quantum state preparation

Goldschmidt, Andy J.

doi:10.22331/q-2022-10-11-837

Model predictive control for robust quantum state preparation

2022-10-13

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Goldschmidt, Andy J. *

DOI：10.22331/q-2022-10-11-837

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量子技术的一个关键工程挑战是量子动力学的精确控制。当理论和实验紧密匹配时，基于模型的最优控制方法已被证明是非常有效的。因此，通过基于模型的控制实现高保真度量子过程需要仔细的器件表征。在基于冷原子的量子处理器中，可以很好地表征哈密顿量。对于在毫开尔文温度下运行的超导量子位，哈密顿量没有得到很好的表征。由于物理原因 (即模式差异)，相干干扰和噪声增加，损害了传统的基于模型的控制。这项工作介绍了用于量子控制应用的模型预测控制 (MPC)。MPC是一个闭环优化框架，(i) 通过结合测量反馈来继承自然程度的干扰抑制，(ii) 利用基于有限水平模型的优化来控制复杂的多输入，多输出动态系统状态和输入约束，(iii) 足够灵活，可以与其他现代控制策略协同发展。我们展示了如何在量子态制备的代表性示例中使用MPC来生成实用的，优化的控制序列。具体来说，我们证明了对于量子位，弱非谐波量子位和经历串扰的系统，即使模型不足，MPC也可以实现成功的基于模型的控制。这些例子展示了为什么MPC是量子工程控制套件的重要补充。

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Model predictive control for robust quantum state preparation

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