論文の概要: Active Learning for Quantum Mechanical Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07513v1
- Date: Wed, 14 Dec 2022 21:38:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 14:29:53.974087
- Title: Active Learning for Quantum Mechanical Measurements
- Title(参考訳): 量子力学計測のためのアクティブラーニング
- Authors: Ruidi Zhu, Ciara Pike-Burke and Florian Mintert
- Abstract要約: 量子力学的量の実験的評価には、いくつかの直接測定可能な可観測物質を推定する必要がある。
このようなアロケーションを改善するために,アクティブな学習手法が有効であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.349852254138085
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The experimental evaluation of many quantum mechanical quantities requires
the estimation of several directly measurable observables, such as local
observables. Due to the necessity to repeat experiments on individual quantum
systems in order to estimate expectation values of observables, the question
arises how many repetitions to allocate to a given directly measurable
observable. We show that an active learning scheme can help to improve such
allocations, and the resultant decrease in experimental repetitions required to
evaluate a quantity with the desired accuracy increases with the size of the
underlying quantum mechanical system.
- Abstract(参考訳): 多くの量子力学的量の実験的評価には、局所観測量のような直接測定可能な観測量の推定が必要である。
観測可能量の期待値を推定するために個々の量子系の実験を繰り返す必要があるため、与えられた直接測定可能な観測可能量に割り当てる繰り返し回数が生じる。
このような割り当てを改善するために,能動的学習方式が有効であることが示され,基礎となる量子力学系のサイズに応じて,所望の精度で量を評価するために必要な実験的な繰り返しの減少が増加する。
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