論文の概要: Fisher Information in Noisy Intermediate-Scale Quantum Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15191v3
• Date: Mon, 6 Sep 2021 16:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-04-06 08:02:31.722899
• Title: Fisher Information in Noisy Intermediate-Scale Quantum Applications
• Title（参考訳）: 雑音中規模量子応用におけるフィッシャー情報
• Authors: Johannes Jakob Meyer
• Abstract要約: 古典的および量子フィッシャー情報は量子センシングの分野に根ざしている。 ノイズの多い中間スケール量子デバイスの研究におけるそれらの有用性は、最近しか発見されていない。 本稿は、量子センシングを超えた短期的応用のための有用なツールとして、古典的および量子フィッシャー情報をさらに普及させることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent advent of noisy intermediate-scale quantum devices, especially near-term quantum computers, has sparked extensive research efforts concerned with their possible applications. At the forefront of the considered approaches are variational methods that use parametrized quantum circuits. The classical and quantum Fisher information are firmly rooted in the field of quantum sensing and have proven to be versatile tools to study such parametrized quantum systems. Their utility in the study of other applications of noisy intermediate-scale quantum devices, however, has only been discovered recently. Hoping to stimulate more such applications, this article aims to further popularize classical and quantum Fisher information as useful tools for near-term applications beyond quantum sensing. We start with a tutorial that builds an intuitive understanding of classical and quantum Fisher information and outlines how both quantities can be calculated on near-term devices. We also elucidate their relationship and how they are influenced by noise processes. Next, we give an overview of the core results of the quantum sensing literature and proceed to a comprehensive review of recent applications in variational quantum algorithms and quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 近年、ノイズの多い中間スケール量子デバイス(特に短期量子コンピュータ)が出現し、その応用に関する広範な研究が進められている。 考慮されるアプローチの最前線は、パラメトリズド量子回路を使用する変分法である。 古典的および量子フィッシャー情報は量子センシングの分野にしっかりと根付いており、そのようなパラメタライズド量子システムを研究するための汎用的なツールであることが証明されている。 しかし、ノイズの多い中間スケール量子デバイスの他の応用の研究におけるそれらの有用性は、最近発見されたばかりである。 このような応用を刺激するために,本論文は,量子センシング以外の短期的アプリケーションに有用なツールとして,古典的および量子フィッシャー情報をさらに普及させることを目的としている。 まず、古典と量子フィッシャーの情報を直感的に理解し、両方の量を短期的なデバイスでどのように計算できるかを概説するチュートリアルから始める。 また,それらの関係と騒音過程の影響についても解明した。 次に、量子センシング文献の中核的な結果の概要を述べ、近年の変分量子アルゴリズムと量子機械学習の応用に関する包括的なレビューを進める。

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