Оптимизация управляющих параметров однокубитной калибровки квантового процессора методом дифференциальной эволюции : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2025

Ключевые слова: differential evolution, control parameter optimization, surrogate modeling, single-qubit calibration, quantum processor, дифференциальная эволюция, квантовый процессор, однокубитная калибровка, оптимизация управляющих параметров, суррогатное моделирование

Аннотация: В статье рассматривается оптимизация управляющих параметров однокубитной калибровки квантового процессора методом дифференциальной эволюции (DE). Цель исследования - адаптация алгоритма DE для эффективного поиска оптимальных значений частоты считывающего резонатора, частоты возбуждения кубита и амплитуды Rabi-импульса при ограниченПоказать полностьюном числе измерений и снижении трудозатрат на калибровку. Описывается концептуальная схема взаимодействия DE с суррогатной моделью профиля отклика, позволяющая итеративно уточнять настройки и выбирать новые экспериментальные точки. Предложенный подход обеспечивает автоматизацию процесса калибровки и повышение его надежности. This paper presents an approach to optimizing the control parameters of single-qubit calibration in a quantum processor by means of differential evolution (DE). The objective of the study is to adapt the DE algorithm for the efficient identification of optimal readout-resonator frequency, qubit-drive frequency, and Rabi-pulse amplitude under a constrained measurement budget, thereby reducing calibration effort. A conceptual framework is out-lined for integrating DE with a surrogate model of the response profile, enabling iterative adjustment of control settings and adaptive selection of experimental points. The proposed methodology facilitates automation of the calibration process and enhances its reliability and reproducibility.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Наука и бизнес: пути развития

Выпуск журнала: 6

Номера страниц: 31-35

ISSN журнала: 22215182

Место издания: Москва

Издатель: МОО ФРНК

Персоны

  • Смирнов Г.С. (ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»)
  • Тынченко В.С. (ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»)

Вхождение в базы данных