論文の概要: Hybrid quantum-classical approach to enhanced quantum metrology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06466v2
• Date: Wed, 20 Jan 2021 13:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-06 07:01:28.060700
• Title: Hybrid quantum-classical approach to enhanced quantum metrology
• Title（参考訳）: 拡張量子力学へのハイブリッド量子古典的アプローチ
• Authors: Xiaodong Yang, Xi Chen, Jun Li, Xinhua Peng and Raymond Laflamme
• Abstract要約: 符号化プロセスに調整可能な制御を導入し、その後、オンライン制御を自動的に最適化するためのハイブリッド量子古典的アプローチを利用する。 我々は、核磁気共鳴(NMR)プロセッサ上での周波数推定のための最適なプローブを見つけるための、この有望なスキームの最初の実験例を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.1056933958821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum metrology plays a fundamental role in many scientific areas. However, the complexity of engineering entangled probes and the external noise raise technological barriers for realizing the expected precision of the to-be-estimated parameter with given resources. Here, we address this problem by introducing adjustable controls into the encoding process and then utilizing a hybrid quantum-classical approach to automatically optimize the controls online. Our scheme does not require any complex or intractable off-line design, and it can inherently correct certain unitary errors during the learning procedure. We also report the first experimental demonstration of this promising scheme for the task of finding optimal probes for frequency estimation on a nuclear magnetic resonance (NMR) processor. The proposed scheme paves the way to experimentally auto-search optimal protocol for improving the metrology precision.
• Abstract（参考訳）: 量子計測は多くの科学分野において基本的な役割を担っている。 しかしながら、工学的な絡み合ったプローブと外部ノイズの複雑さは、与えられた資源で推定されるパラメータの期待精度を実現するための技術的障壁を増大させる。 本稿では、符号化プロセスに調整可能な制御を導入することでこの問題に対処し、オンライン制御を自動的に最適化するハイブリッド量子古典的手法を利用する。 提案手法では, 複雑で難解なオフライン設計は必要とせず, 学習中のユニタリエラーを本質的に修正できる。 また、核磁気共鳴(NMR)プロセッサ上での周波数推定のための最適なプローブの探索を行うための、この有望なスキームの最初の実験を報告した。 提案手法は,メソロジー精度向上のための最適プロトコルを実験的に自動探索する方法である。

関連論文リスト

• Simulation of a feedback-based algorithm for quantum optimization for a realistic neutral atom system with an optimized small-angle controlled-phase gate [0.0]
  最適に調整された小角制御相ゲートを実装する手法を提案する。 我々は,小角制御相ゲートを用いたFALQONの性能が,CZゲートを利用したFALQONの性能より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T21:36:50Z)
• Reinforcement learning pulses for transmon qubit entangling gates [0.0]
  連続制御強化学習アルゴリズムを用いて、超伝導量子ビットの絡み合う2ビットゲートを設計する。 標準共振ゲートよりも優れた新しいパルス列を生成する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T03:19:19Z)
• Control-enhanced quantum metrology under Markovian noise [10.626708718934022]
  本稿では,現実的な雑音を抑えるために,制御強化型量子メトロジー手法を提案する。 実演として、いくつかの典型的なマルコフノイズチャネルの下での周波数推定問題に適用する。 提案手法は性能が向上し,最大1桁の精度で推定精度が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T13:39:47Z)
• Retrieving space-dependent polarization transformations via near-optimal quantum process tomography [55.41644538483948]
  トモグラフィー問題に対する遺伝的および機械学習アプローチの適用について検討する。 ニューラルネットワークベースのスキームは、リアルタイムにキャラクタリゼーションを必要とするアプリケーションにおいて、重要なスピードアップを提供する。 これらの結果は、より一般的な量子プロセスにおけるトモグラフィーアプローチの最適化の基礎となることを期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T11:37:14Z)
• Automatic and effective discovery of quantum kernels [43.702574335089736]
  量子コンピューティングは、カーネルマシンが量子カーネルを利用してデータ間の類似度を表現できるようにすることで、機械学習モデルを強化することができる。 本稿では,ニューラルアーキテクチャ検索やAutoMLと同じような最適化手法を用いて,異なるアプローチを提案する。 その結果、高エネルギー物理問題に対する我々のアプローチを検証した結果、最良のシナリオでは、手動設計のアプローチに関して、テストの精度を一致または改善できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T16:42:14Z)
• Optimal quantum control via genetic algorithms for quantum state engineering in driven-resonator mediated networks [68.8204255655161]
  進化的アルゴリズムに基づく量子状態工学には、機械学習によるアプローチを採用しています。 我々は、単一のモード駆動マイクロ波共振器を介して相互作用する、量子ビットのネットワーク(直接結合のない人工原子の状態に符号化された)を考える。 アルゴリズムは理想的なノイズフリー設定で訓練されているにもかかわらず、高い量子忠実度とノイズに対するレジリエンスを観測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T14:34:00Z)
• Dynamical learning of a photonics quantum-state engineering process [48.7576911714538]
  実験的な高次元量子状態の工学は、いくつかの量子情報プロトコルにとって重要な課題である。 我々は、フォトニック軌道Angular Momentum(OAM)ステートを設計するための自動適応最適化プロトコルを実装した。 このアプローチは、量子情報プロトコルや技術のためのノイズの多い実験タスクを自動最適化するための強力なツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T19:24:31Z)
• Experimental Bayesian calibration of trapped ion entangling operations [48.43720700248091]
  我々は,広く使用されているMolmer-Sorensenエンタングゲート操作の実験パラメータを自動的に推定し,調整する効率的なキャリブレーションプロトコルを開発し,特徴付ける。 実験では, ゲートキャリブレーションを1分以内で完了する間, 実験サイクルは1200pm500$で, ゲートキャリブレーションの中央値が1.3(1)cdot10-3$であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T16:59:00Z)
• Error mitigation and quantum-assisted simulation in the error corrected regime [77.34726150561087]
  量子コンピューティングの標準的なアプローチは、古典的にシミュレート可能なフォールトトレラントな演算セットを促進するという考え方に基づいている。 量子回路の古典的準確率シミュレーションをどのように促進するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T20:58:41Z)
• Probe optimization for quantum metrology via closed-loop learning control [11.156127985996417]
  本稿では,量子気象学の実用的な制御順序スキームを提案する。 量子フィッシャー情報に関連するプローブ状態の純度損失を、学習ループを導くための適合度として効率的に測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T09:07:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。