量子科技中心_量科网

量子控制是量子信息科学与技术的关键，然而，由于复杂的优化景观、硬件噪声以及长脉冲序列，设计高保真度的控制协议仍具挑战性。现有的数值求解器通常需要针对特定问题进行工程化设计，并产生不透明的控制幅度，而简单的预训练大型语言模型（LLM）则缺乏可靠的量子控制合成所需的物理一致性和长期精度。本文提出了VF-QCTRL，一个用于通用量子控制的物理信息大型语言模型框架，该框架将符号推理与优化相结合，以提出解析控制原型，并通过反馈连贯地优化其参数。为了系统性地评估基于LLM的量子控制，该团队开发了QCTRL-BENCH，这是一个涵盖十六个任务的基准测试，这些任务跨越了单量子比特和多量子比特系统、封闭和开放量子动力学、无噪声和有噪声环境，以及解析和数值协议。在整个基准测试中，VF-QCTRL展现了强大的通用性、准确性、高效性和可解释性：它适用于通用量子控制系统，无需特定任务训练；在无噪声和有噪声环境下，其性能均能与最先进的传统求解器相媲美或更优，且具备查询效率；它展现出良好的推理时缩放和脉冲分辨率缩放特性；并能直接从提示中推导出物理上可解释的解析协议。该团队的研究成果确立了基于物理信息LLM的量子控制作为一种有前景的范式，可用于在广泛的量子系统中设计准确、高效、可解释且无需训练的量子控制协议。