論文の概要: Measurement-driven navigation in many-body Hilbert space:
Active-decision steering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09306v3
- Date: Fri, 21 Oct 2022 13:09:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 21:38:13.825688
- Title: Measurement-driven navigation in many-body Hilbert space:
Active-decision steering
- Title（参考訳）: 多体ヒルベルト空間における計測駆動ナビゲーション:能動分解ステアリング
- Authors: Yaroslav Herasymenko, Igor Gornyi, Yuval Gefen
- Abstract要約: 本研究では、多体量子系の挑戦的な場合に適用できるようなアクティブな測定駆動型ステアリングについて考察する。
有用な意思決定戦略のために、ナビゲーションで使用されるものと同等のHilbert空間指向技術を提供しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The challenge of preparing a system in a designated state spans diverse
facets of quantum mechanics. To complete this task of steering quantum states,
one can employ quantum control through a sequence of generalized measurements
which direct the system towards the target state. In an active version of this
protocol, the obtained measurement readouts are used to adjust the protocol
on-the-go. This enables a sped-up performance relative to the passive version
of the protocol, where no active adjustments are included. In this work, we
consider such active measurement-driven steering as applied to the challenging
case of many-body quantum systems. For helpful decision-making strategies, we
offer Hilbert-space-orientation techniques, comparable to those used in
navigation. The first one is to tie the active-decision protocol to the greedy
accumulation of the cost function, such as the target state fidelity. We show
the potential of a significant speedup, employing this greedy approach to a
broad family of Matrix Product State targets. For system sizes considered here,
an average value of the speedup factor $f$ across this family settles about
$20$, for some targets even reaching a few thousands. We also identify a
subclass of Matrix Product State targets, for which the value of $f$ increases
with system size. In addition to the greedy approach, the second wayfinding
technique is to map out the available measurement actions onto a Quantum State
Machine. A decision-making protocol can be based on such a representation,
using semiclassical heuristics. This State Machine-based approach can be
applied to a more restricted set of targets, sometimes offering advantages over
the cost function-based method. We give an example of a W-state preparation
which is accelerated with this method by $f\simeq3.5$, outperforming the greedy
protocol for this target.
- Abstract（参考訳）: 指定された状態でシステムを作成するという課題は、様々な量子力学の側面にまたがる。
量子状態を操るこのタスクを完了させるためには、システムを対象の状態へ向ける一般化された測定のシーケンスを通して量子制御を行うことができる。
このプロトコルのアクティブバージョンでは、得られた測定読み出しを使用してプロトコルをオンザゴーに調整する。
これにより、アクティブな調整を含まないプロトコルのパッシブバージョンに対するスポンジアップのパフォーマンスが実現される。
本研究では,多体量子システムの難解な場合に適用できるようなアクティブな計測駆動ステアリングについて考察する。
有用な意思決定戦略のために、我々はナビゲーションで使われるものと同等のヒルベルト空間指向技術を提供する。
1つ目は、アクティブ決定プロトコルを目標状態の忠実度などのコスト関数のグリーディ蓄積に結びつけることである。
我々は,この欲張りなアプローチを行列積の状態ターゲットの幅広いファミリーに適用することで,大幅なスピードアップの可能性を示す。
ここで考慮されたシステムサイズでは、このファミリー全体でのスピードアップ係数の平均値は20ドル程度で、一部のターゲットは数千ドルにも達する。
また、Matrix Product Stateターゲットのサブクラスを特定し、システムサイズに応じて$f$の値が増加する。
グリーディアプローチに加えて、第2のwayfindingテクニックは、利用可能な測定アクションを量子状態マシンにマップすることだ。
意思決定プロトコルは、半古典的ヒューリスティックスを用いて、そのような表現に基づいてもよい。
このState Machineベースのアプローチは、より制限されたターゲットセットに適用することができる。
この方法で加速されるw状態生成の例として、$f\simeq3.5$を示し、このターゲットのgreedyプロトコルを上回っている。
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