論文の概要: Beyond Heisenberg Limit Quantum Metrology through Quantum Signal
Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11207v1
- Date: Thu, 22 Sep 2022 17:47:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-23 14:43:56.222494
- Title: Beyond Heisenberg Limit Quantum Metrology through Quantum Signal
Processing
- Title（参考訳）: 量子信号処理によるハイゼンベルク限界量子メトロロジー
- Authors: Yulong Dong, Jonathan Gross, Murphy Yuezhen Niu
- Abstract要約: 本稿では,量子力学における雑音による制限を克服する量子信号処理フレームワークを提案する。
我々のアルゴリズムは超伝導量子ビット実験で$theta$を学習するために標準偏差で10-4$の精度を達成している。
我々の研究は、実験室の量子コンピュータに実用的な応用を実証する最初の量子信号処理アルゴリズムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Leveraging quantum effects in metrology such as entanglement and coherence
allows one to measure parameters with enhanced sensitivity. However,
time-dependent noise can disrupt such Heisenberg-limited amplification. We
propose a quantum-metrology method based on the quantum-signal-processing
framework to overcome these realistic noise-induced limitations in practical
quantum metrology. Our algorithm separates the gate parameter
$\varphi$~(single-qubit Z phase) that is susceptible to time-dependent error
from the target gate parameter $\theta$~(swap-angle between |10> and |01>
states) that is largely free of time-dependent error. Our method achieves an
accuracy of $10^{-4}$ radians in standard deviation for learning $\theta$ in
superconducting-qubit experiments, outperforming existing alternative schemes
by two orders of magnitude. We also demonstrate the increased robustness in
learning time-dependent gate parameters through fast Fourier transformation and
sequential phase difference. We show both theoretically and numerically that
there is an interesting transition of the optimal metrology variance scaling as
a function of circuit depth $d$ from the pre-asymptotic regime $d \ll 1/\theta$
to Heisenberg limit $d \to \infty$. Remarkably, in the pre-asymptotic regime
our method's estimation variance on time-sensitive parameter $\varphi$ scales
faster than the asymptotic Heisenberg limit as a function of depth,
$\text{Var}(\hat{\varphi})\approx 1/d^4$. Our work is the first
quantum-signal-processing algorithm that demonstrates practical application in
laboratory quantum computers.
- Abstract（参考訳）: 絡み合いやコヒーレンスといったメトロロジーにおける量子効果を活用することで、感度を高めたパラメータを測定することができる。
しかし、時間依存ノイズはそのようなハイゼンベルク制限増幅を妨害することができる。
本稿では,これらの現実的な雑音による制約を克服するために,量子信号処理フレームワークに基づく量子メソロジー法を提案する。
提案アルゴリズムは, 時間依存誤差を受けやすいゲートパラメータ $\varphi$~(single-qubit Z phase) と, 時間依存誤差のないターゲットゲートパラメータ $\theta$~(swap-angle between |10> and |01> states) を分離する。
本手法は,超伝導量子ビット実験において,標準偏差の10^{-4}=ラジアンを$\theta$で学習し,既存の代替スキームを2桁の精度で上回っている。
また、高速フーリエ変換と逐次位相差による学習時間依存ゲートパラメータのロバスト性の向上を示す。
理論的にも数値的にも、回路深度の関数として最適なメトロロジー分散スケーリングの興味深い遷移が存在することを、漸近的前処理である $d \ll 1/\theta$ to heisenberg limit $d \to \infty$ から証明する。
驚くべきことに、前漸近法では、時間に敏感なパラメータである $\varphi$ に対する推定のばらつきは、深さの関数である asymptotic heisenberg limit よりも速く、$\text{var}(\hat{\varphi})\approx 1/d^4$ である。
我々の研究は、実験室の量子コンピュータに実用的な応用を実証する最初の量子信号処理アルゴリズムである。
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