論文の概要: Machine Learning Based Parameter Estimation of Gaussian Quantum States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06061v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 04:59:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-18 15:06:05.938701
• Title: Machine Learning Based Parameter Estimation of Gaussian Quantum States
• Title（参考訳）: 機械学習によるガウス量子状態のパラメータ推定
• Authors: Neel Kanth Kundu, Matthew R. McKay, and Ranjan K. Mallik
• Abstract要約: 単一モードガウス量子状態のパラメータ推定のための機械学習フレームワークを提案する。 ベイジアン・フレームワークでは、測定データから適切な事前分布のパラメータを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.85374185122389
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a machine learning framework for parameter estimation of single mode Gaussian quantum states. Under a Bayesian framework, our approach estimates parameters of suitable prior distributions from measured data. For phase-space displacement and squeezing parameter estimation, this is achieved by introducing Expectation-Maximization (EM) based algorithms, while for phase parameter estimation an empirical Bayes method is applied. The estimated prior distribution parameters along with the observed data are used for finding the optimal Bayesian estimate of the unknown displacement, squeezing and phase parameters. Our simulation results show that the proposed algorithms have estimation performance that is very close to that of Genie Aided Bayesian estimators, that assume perfect knowledge of the prior parameters. Our proposed methods can be utilized by experimentalists to find the optimum Bayesian estimate of parameters of Gaussian quantum states by using only the observed measurements without requiring any knowledge about the prior distribution parameters.
• Abstract（参考訳）: 単一モードガウス量子状態のパラメータ推定のための機械学習フレームワークを提案する。 ベイズフレームワークでは,測定データから適切な事前分布のパラメータを推定する。 位相空間の変位とスクイーズパラメータ推定には、期待最大化(EM)に基づくアルゴリズムを導入し、位相パラメータ推定には経験的ベイズ法を適用した。 観測データとともに推定された事前分布パラメータを用いて, 未知の変位, スクイーズ, 位相パラメータのベイズ推定値を求める。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは推定性能が,先行するパラメータの完全な知識を仮定したジェニー支援ベイズ推定器と非常に近いことがわかった。 提案手法は, ガウス量子状態のパラメータの最適ベイズ推定を, 先行分布パラメータの知識を必要とせず, 観測値のみを用いることで, 実験者により利用することができる。

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