Phase Transitions of Quantum Control

Projektinformationen

PHASEQUANTROL

ID Finanzhilfevereinbarung: 890711

DOI

10.3030/890711

Das Projekt endete am 2 September 2022

EK-Unterschriftsdatum 28 April 2020

Startdatum 1 September 2021

Enddatum 31 August 2023

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 121 814,40

EU-Beitrag

€ 121 814,40

Koordiniert durch

SOFIA UNIVERSITY ST KLIMENT OHRIDSKI
Bulgaria

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Veröffentlichungen

Other (5)

Monte Carlo Tree Search based Hybrid Optimization of Variational Quantum Circuits

Autoren: Jiahao Yao, Haoya Li, Marin Bukov, Lin Lin, Lexing Ying
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2203.16707

Verification of the Quantum Jarzynski Equality on Digital Quantum Computers

Autoren: Dominik Hahn, Maxime Dupont, Markus Schmitt, David J. Luitz, Marin Bukov
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2207.14313

Self-Correcting Quantum Many-Body Control using Reinforcement Learning with Tensor Networks

Autoren: Friederike Metz, Marin Bukov
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2201.11790

Observation of a long-lived prethermal discrete time crystal created by two-frequency driving

Autoren: William Beatrez, Christoph Fleckenstein, Arjun Pillai, Erica Sanchez, Amala Akkiraju, Jesus Alcala, Sophie Conti, Paul Reshetikhin, Emanuel Druga, Marin Bukov, Ashok Ajoy
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2201.02162

Continuously tracked, stable, large excursion trajectories of dipolar coupled nuclear spins

Autoren: Ozgur Sahin, Hawraa Al Asadi, Paul Schindler, Arjun Pillai, Erica Sanchez, Matthew Markham, Mark Elo, Maxwell McAllister, Emanuel Druga, Christoph Fleckenstein, Marin Bukov, Ashok Ajoy
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2206.14945

Conference proceedings (1)

Noise-Robust End-to-End Quantum Control using Deep Autoregressive Policy Networks

Autoren: Yao, Jiahao; Köttering, Paul; Gundlach, Hans; Lin, Lin; Bukov, Marin
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, Ausgabe vol 145 (2022) 1044-1081, 2022
Herausgeber: Annual Conference on Mathematical and Scientific Machine Learning
DOI: 10.48550/arxiv.2012.06701

Peer reviewed articles (1)

Learning the ground state of a non-stoquastic quantum Hamiltonian in a rugged neural network landscape

Autoren: Marin Bukov, Markus Schmitt, Maxime Dupont
Veröffentlicht in: SciPost Physics, Ausgabe 10/6, 2021, ISSN 2542-4653
Herausgeber: SciPost
DOI: 10.21468/scipostphys.10.6.147