Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Ключевые слова: surrogate modeling, gaussian process regression, quantum processor, single-qubit calibration, covariance kernels, hyperparameter optimization, суррогатное моделирование, квантовый процессор, однокубитная калибровка, ковариационные ядра, оптимизация гиперпараметров
Аннотация: В статье рассматривается суррогатное моделирование профилей отклика однокубитной калибровки квантового процессора с использованием Gaussian Process Regression ( GPR ). Цель исследования - адаптация метода GPR для построения непрерывной аппроксимации экспериментальных данных при ограниченном числе измерений и сокращения трудозатрат Показать полностьюна калибровку. Описывается выбор и обоснование состава ковариационных ядер и концептуальное представление GPR-модели как суррогатной функции отклика. Изложены подходы к оптимизации гиперпараметров через максимизацию маргинального правдоподобия с применением байесовской оптимизации. Предложенный метод обеспечивает оценку неопределенности предсказаний и активный отбор экспериментальных точек, что позволяет уменьшить число измерений. This paper discusses surrogate modeling of single-qubit calibration response profiles ofa quantum processor using Gaussian Process Regression (GPR). The aim of the study is to adapt the GPR method for constructing a continuous approximation of experimental data with a limited number of measurements and reducing the labor costs for calibration. The choice and justification of the composition of covariance kernels and the conceptual representation of the GPR model as a surrogate response function are described. Approaches to optimizing hyperparameters through maximizing the marginal likelihood using Bayesian optimization are presented. The proposed method provides an estimate of the uncertainty of predictions and an active selection of experimental points, which allows reducing the number of measurements.
Журнал: Перспективы науки
Выпуск журнала: № 6
Номера страниц: 44-48
ISSN журнала: 20776810
Место издания: Тамбов
Издатель: МОО ФРНК