Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Online Algorithm for Maximum-Likelihood Quantum State Tomography

論文の概要: An Online Algorithm for Maximum-Likelihood Quantum State Tomography

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15498v1
Date: Thu, 31 Dec 2020 08:21:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-17 16:55:37.244521
Title: An Online Algorithm for Maximum-Likelihood Quantum State Tomography
Title（参考訳）: 最大量子状態トモグラフィーのためのオンラインアルゴリズム
Authors: Chien-Ming Lin, Yu-Min Hsu, Yen-Huan Li
Abstract要約: 最大類似量子状態トモグラフィのための最初のオンラインアルゴリズムを提案する。アルゴリズムの期待される数値誤差は$o(sqrt ( 1 / t ) d log d )$であり、ここで$t$は反復数を表す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.261444979025642
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose, to the best of our knowledge, the first online algorithm for maximum-likelihood quantum state tomography. Suppose the quantum state to be estimated corresponds to a $ D $-by-$ D $ density matrix. The per-iteration computational complexity of the algorithm is $ O ( D ^ 3 ) $, independent of the data size. The expected numerical error of the algorithm is $O(\sqrt{ ( 1 / T ) D \log D })$, where $T$ denotes the number of iterations. The algorithm can be viewed as a quantum extension of Soft-Bayes, a recent algorithm for online portfolio selection (Orseau et al. Soft-Bayes: Prod for mixtures of experts with log-loss. \textit{Int. Conf. Algorithmic Learning Theory}. 2017).
Abstract（参考訳）: 我々は、我々の知る限り、量子状態トモグラフィーを最大化するための最初のオンラインアルゴリズムを提案する。推定される量子状態が、密度行列 $d $-by(d \)-by(d \) に対応すると仮定する。このアルゴリズムのイテレーションごとの計算複雑性は、データサイズとは独立に $o (d ^ 3 ) $ である。アルゴリズムの期待される数値誤差は$o(\sqrt{ (1 / t ) d \log d })$であり、ここで$t$は反復数を表す。このアルゴリズムは、最近のオンラインポートフォリオ選択アルゴリズムであるsoft-bayes(oreau et al.)の量子拡張と見なすことができる。 soft-bayes: 専門家とログロスの混合のためのプロジェクション。 \textit{Int。 Conf アルゴリズム学習理論。 2017).

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