Development of theory and technology for quantum error correction based on quantum control theory
| Project/Area Number |
20H02168
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
津村 幸治 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (80241941)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大木 健太郎 京都大学, 情報学研究科, 助教 (40639233)
田中 冬彦 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 准教授 (90456161)
大関 真之 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80447549)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
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| Keywords | 制御理論 / 量子誤り訂正 / 量子情報理論 / 量子統計 / 量子計算理論 |
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| Outline of Research at the Start |
量子誤り訂正の過程が「誤り検出」(量子状態の観測)と検出信号に基づく「誤り訂正」(量子状態への操作)からなることに注目し，誤りをもたらすノイズの影響下にある量子フィードバック制御系の制御問題ととらえ，量子制御理論・量子情報理論・量子計算理論を援用し，高性能な量子誤り訂正システムのための理論・設計手法を開発する．具体的に次の4課題の解決を目指す．課題１：量子誤り検出のためのオンライン状態トモグラフィ，課題２：量子フィードバック制御の制御性能解析，課題３：連続時間量子系に対する冗長化と量子誤り訂正精度のトレードオフ解析，課題４：実機の不均一さを克服する論理ビット構成の機械学習的アプローチ．
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究目的達成のため次の4課題の解決を目指す．各課題と2022年度の実施内容を説明する．
課題１：量子誤り検出のためのオンライン状態トモグラフィ（担当：田中，大木，大関）量子誤り訂正で生じる状態トモグラフィの問題を解決するため，具体的な誤り訂正の量子系において可能な操作・測定の条件内で行えるオンライン状態トモグラフィの手法の構築を目指す．そのため2022年度は，量子系の古典的不確かさを取り除いた純粋な量子的情報量を定義し，それを抽出する具体的な操作を明らかにした．
課題２：量子フィードバック制御の制御性能解析（担当：津村，大木）量子系の場合の Maxwell の悪魔とフィードバック制御の性能限界に関する議論を通して，量子誤り訂正システムに対する量子フィードバック制御系の制御性能限界を与えることを目的とする．2022年度は課題３における検討から，熱ノイズによって生じる符号化誤差を数値実験により解析した．
課題３：連続時間量子系における冗長化と量子誤り訂正精度のトレードオフ解析（担当：大木，大関，津村）連続時間量子系において情報の冗長化と誤り訂正のフィードバック制御の性能とのトレードオフを解明することを目的とする．2022年度は，先に提案した符号化と復号化を実現する手法に新たな制御項を加え改良することにより，熱ノイズに対する耐性を持たせることが可能であることを示した．
課題４：実機の不均一さを克服する論理ビット構成の機械学習的アプローチ（担当：大関，田中） 各量子計算機の持つ特性をデータから学習することにより，情報の冗長化のために各実機にチューニングされた優れた論理ビットの構成法を自動化することを目指す．2022年度はそのための基礎研究として，quantum annealer で想定される ising model に注目し，適切な model を設計するのに用いる条件の解析を行った．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(29 results)
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[Book] 量子コンピュータによる機械学習2020
Author(s)
Maria Schuld (著), Francesco Petruccione (著), 大関 真之 (翻訳), 荒井 俊太 (翻訳), 篠島 匠人 (翻訳), 高橋 茶子 (翻訳), 御手洗 光祐 (翻訳), 山城 悠 (翻訳)
Total Pages
368
Publisher
共立出版
ISBN
9784320124622
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