Fugu-MT 論文翻訳(概要): Active Learning for Quantum Mechanical Measurements

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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