[19p-Z19-1~7] 10.4 Semiconductor spintronics, superconductor, multiferroics

[19p-Z19-7] Optimizing the Amptiude of Electromagnetic Waves for Charge-Based Qubits in Quantum Wells Using Reinforcement Learning

〇Kenta Kumakura¹, Sakamoto Katsuyoshi¹, Sogabe Tomah^1,2,3 (1.Univ. of Electro-Comm., 2.Grid inc., 3.The Univ. of Tokyo.)

Keywords:Qubit, Reinforcement Learning

本研究は量子井戸の電荷型量子ビットの物理モデルを構築し、 X ゲートと Z ゲートを作成する。構築した物理モデルの量子ビットとゲートを用いて、定められた 条件の下で、量子ビットの状態が定められた目標 状態になるような電磁場の振幅の最適化を行う。 従来の最適化の方法と強化学習を用いた最適化の 方法の比較、分析を行う。