Рабочий
2026 / 2027

2646 Разработка и численное исследование моделей оптимальной генерации квантовых гейтов на основе уравнения Линдблада
Старт
30.09.2026
Представление
05.11.2026 – 19.11.2026
Постерная сессия
26.01.2027 – 06.02.2027
Защита
06.04.2027 – 17.04.2027
Паспорт проекта
Аннотация
Оптимальная генерация квантовых гейтов в присутствии шумов имеет большое значение для развития технологий квантовых вычислений и разработки квантовых компьютеров. В большинстве оптимальных моделей генерации квантовых гейтов, имеющихся в настоящий момент в литературе, синтез оптимального квантового управления реализуется через приведение некоторого начального квантового состояния в рамках его контролируемой марковской динамики на основе уравнения Линдблада к целевому состоянию, определяемому...
Отрасль
Математика
Теги
Квантовые гейты
Уравнение Линдблада
Оптимальные модели
Цель
Целями данного проекта является: (i) построение "прямых" моделей оптимальной генерации основных однокубитных и двухкубитных квантовых гейтов на основе уравнения Линдблада и формализма обобщенных векторов Блоха (Loubenets, J. Phys. A:Math. Theor. 54, 195301 (2021)); (ii) численное исследование решений разработанных оптимальных моделей и анализ на основе полученных численных результатов "качества" реализации квантовых гейтов в рамках разработанных оптимальных моделей.
Ожидаемые результаты
- "Прямые" модели генерации основных N=1,2 кубитных квантовых гейтов на основе уравнения Линдблада и формализма обобщенных векторов Блоха
- Аналитическое исследование разработанных моделей
- Численное исследование решений разработанных оптимальных моделей
- Анализ на основе проведенного численного исследования "качества" реализации квантовых гейтов в рамках разработанных оптимальных моделей
- Оформление отчета по научным результатам с дальнейшей публикацией препринта/статьи в научных журналах
Форма и способы промежуточного контроля
Еженедельные встречи
Форма представления результатов
Отчет по каждому этапу
Ресурсное обеспечение
Вычислительные средства (solvers) для решения двухточечных краевых задач для систем ОДУ, например, в Python (scipy.integrate solve_bvp), Julia (BoundaryValueDiffEq.jl), MATLAB (bvp4c).
Имеющийся задел
Статьи руководителя по тематике
Заказчик
МИЭМ / ДПМ