Quantum Feature Space of a Qubit Coupled to an Arbitrary Bath

📄 arXiv: 2505.03397v4 📥 PDF

作者: Chris Wise, Akram Youssry, Alberto Peruzzo, Jo Plested, Matt Woolley

分类: quant-ph, cs.LG

发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-12-07)

备注: 19 pages, 3 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出量子特征空间以高效分类量子比特噪声

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 量子比特 噪声分类 量子特征空间 机器学习 随机森林 量子控制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖复杂的深度学习结构，难以扩展和实时应用，限制了量子比特控制的效率。
  2. 论文提出了一种新的噪声算符描述方法，通过高效的参数化简化了量子比特与环境的耦合特征。
  3. 实验结果表明，使用量子特征空间作为输入，随机森林算法能够有效分类多种噪声过程，提升了分类性能。

📝 摘要（中文）

量子比特控制协议传统上依赖于量子比特与环境耦合的功率谱密度特征化。以往的研究通过结合深度神经网络与物理编码层的灰箱方法推导噪声算符，然而这种结构复杂，难以扩展和实时操作。本文展示了无需昂贵的神经网络，且噪声算符描述可以高效参数化。我们将得到的参数空间称为量子特征空间，并证明在量子特征空间上定义的欧几里得距离为分类噪声过程提供了有效的方法。通过将量子特征空间作为简单机器学习算法（如随机森林）的输入，我们有效地分类了扰动量子比特的平稳性及广泛的噪声过程。最后，我们探讨了控制脉冲参数如何映射到量子特征空间。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决量子比特控制中噪声特征化的复杂性，现有方法依赖复杂的深度学习模型，难以实现实时操作和扩展性。

核心思路：提出了一种新的噪声算符描述方法，利用量子特征空间的高效参数化，避免了昂贵的神经网络，从而简化了噪声分类过程。

技术框架：整体架构包括量子特征空间的构建、噪声算符的高效参数化以及将特征空间作为输入的机器学习模型（如随机森林）。

关键创新：最重要的创新在于引入量子特征空间的概念，使得噪声分类不再依赖复杂的深度学习模型，显著提高了效率和可操作性。

关键设计：关键设计包括量子特征空间的参数化方法，使用欧几里得距离进行噪声分类，以及将控制脉冲参数映射到特征空间的具体实现。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用量子特征空间作为输入的随机森林算法在分类噪声过程方面表现出色，能够有效区分多种噪声类型，提升了分类的准确性和效率，具体性能数据未提供。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在量子计算和量子通信领域。通过高效分类噪声过程，可以提升量子比特的控制精度和稳定性，从而推动量子技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Qubit control protocols have traditionally leveraged a characterisation of the qubit-bath coupling via its power spectral density. Previous work proposed the inference of noise operators that characterise the influence of a classical bath using a grey-box approach that combines deep neural networks with physics-encoded layers. This overall structure is complex and poses challenges in scaling and real-time operations. Here, we show that no expensive neural networks are needed and that this noise operator description admits an efficient parameterisation. We refer to the resulting parameter space as the \textit{quantum feature space} of the qubit dynamics resulting from the coupled bath. We show that the Euclidean distance defined over the quantum feature space provides an effective method for classifying noise processes in the presence of a given set of controls. Using the quantum feature space as the input space for a simple machine learning algorithm (random forest, in this case), we demonstrate that it can effectively classify the stationarity and the broad class of noise processes perturbing a qubit. Finally, we explore how control pulse parameters map to the quantum feature space.