論文の概要: Optimal short-time measurements for Hamiltonian learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08824v2
• Date: Tue, 12 Oct 2021 13:16:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-18 01:09:10.322394
• Title: Optimal short-time measurements for Hamiltonian learning
• Title（参考訳）: ハミルトン学習のための最適短時間測定
• Authors: Assaf Zubida, Elad Yitzhaki, Netanel H. Lindner, Eyal Bairey
• Abstract要約: 短時間の力学に基づく効率的な測定手法を提案する。 再現にはシステムサイズの独立な実験ショット数が必要であることを実証する。 通勤可観測物の群化とハミルトン対称性の使用により、再建の精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Characterizing noisy quantum devices requires methods for learning the underlying quantum Hamiltonian which governs their dynamics. Often, such methods compare measurements to simulations of candidate Hamiltonians, a task which requires exponential computational complexity. Here, we propose efficient measurement schemes based on short-time dynamics which circumvent this exponential difficulty. We provide estimates for the optimal measurement schedule and reconstruction error, and verify these estimates numerically. We demonstrate that the reconstruction requires a system-size independent number of experimental shots, and identify a minimal set of state preparations and measurements which yields optimal accuracy for learning short-ranged Hamiltonians. Finally, we show how grouping of commuting observables and use of Hamiltonian symmetries improve the accuracy of the Hamiltonian reconstruction.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い量子デバイスを特徴づけるには、その力学を支配する量子ハミルトニアンを学ぶ方法が必要である。 このような手法は、指数関数的な計算複雑性を必要とするタスクである候補ハミルトンのシミュレーションと比較されることが多い。 本稿では,この指数的困難を回避した短時間ダイナミクスに基づく効率的な計測手法を提案する。 最適な測定スケジュールと再構成誤差の見積を行い,これらの推定を数値的に検証する。 この再構築には, システムサイズの独立な実験ショット数が必要であり, 短距離ハミルトニアンの学習に最適の精度をもたらす, 最小限の状態準備と測定値のセットを特定する。 最後に,可換オブザーバブルのグルーピングとハミルトニアン対称性の利用により,ハミルトニアン復元の精度が向上することを示す。

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