論文の概要: Demonstration of machine-learning-enhanced Bayesian quantum state estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08032v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 18:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 18:01:58.509328
• Title: Demonstration of machine-learning-enhanced Bayesian quantum state estimation
• Title（参考訳）: 機械学習によるベイズ量子状態推定の実証
• Authors: Sanjaya Lohani, Joseph M. Lukens, Atiyya A. Davis, Amirali Khannejad, Sangita Regmi, Daniel E. Jones, Ryan T. Glasser, Thomas A. Searles, Brian T. Kirby
• Abstract要約: 機械学習を用いて自動調整を行うカスタム事前分布の定義手法を実験的に実現した。 MLで定義した事前分布は、ネット収束時間を減少させ、暗黙的および明示的な情報を事前分布に直接組み込む自然な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) has found broad applicability in quantum information science in topics as diverse as experimental design, state classification, and even studies on quantum foundations. Here, we experimentally realize an approach for defining custom prior distributions that are automatically tuned using ML for use with Bayesian quantum state estimation methods. Previously, researchers have looked to Bayesian quantum state tomography due to its unique advantages like natural uncertainty quantification, the return of reliable estimates under any measurement condition, and minimal mean-squared error. However, practical challenges related to long computation times and conceptual issues concerning how to incorporate prior knowledge most suitably can overshadow these benefits. Using both simulated and experimental measurement results, we demonstrate that ML-defined prior distributions reduce net convergence times and provide a natural way to incorporate both implicit and explicit information directly into the prior distribution. These results constitute a promising path toward practical implementations of Bayesian quantum state tomography.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)は、実験的な設計、状態分類、量子基礎の研究など、様々な分野における量子情報科学の幅広い応用性を見出した。 そこで我々は,ベイジアン量子状態推定法を用いてMLを用いて自動的に調整されるカスタム事前分布を定義する手法を実験的に実現した。 これまで、自然不確かさの定量化、任意の測定条件下での信頼性の高い推定の返却、最小平均二乗誤差などの独特な利点のために、ベイズ量子状態トモグラフィーを研究してきた。 しかし、従来の知識をいかに組み込むかという概念的な課題は、これらの利点を覆すのに最適である。 実測結果と実験結果の両方を用いて,MLで定義した事前分布がネット収束時間を短縮し,暗黙的および明示的な情報を事前分布に直接組み込む自然な方法を提供する。 これらの結果はベイズ量子状態トモグラフィの実用化に向けた有望な道である。

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