論文の概要: Optimizing one-axis twists for realistic variational Bayesian quantum metrology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12461v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 16:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 05:18:34.445963
• Title: Optimizing one-axis twists for realistic variational Bayesian quantum metrology
• Title（参考訳）: 現実的な変分ベイズ量子論のための一軸ねじれの最適化
• Authors: Tyler G. Thurtell and Akimasa Miyake
• Abstract要約: 任意軸ツイストアンサーゼと呼ばれるパラメタライズド符号化および復号化プロトコルの新たなファミリーを提案する。 目標誤差を達成するのに必要な1軸ツイストの数を大幅に削減できることを示す。
• 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: Variational Bayesian quantum metrology is a promising avenue toward quantum advantage in sensing which optimizes both the state preparation (or encoding) and measurement (or decoding) procedures and takes prior information into account. For the sake of practical advantage, it is important to understand how effective various parametrized protocols are as well as how robust they are to the effects of complex noise, such as spatially correlated noise. First, we propose a new family of parametrized encoding and decoding protocols called arbitrary-axis twist ansatzes, and show that it can lead to a substantial reduction in the number of one-axis twists needed to achieve a target estimation error. Second, we introduce a polynomial-size tensor network algorithm to analyze practical variational metrology beyond the symmetric subspace of a collective spin, and find that quantum advantage persists for shallow-depth ansatzes under realistic noise level.
• Abstract（参考訳）: 変分ベイズ量子メトロロジーは、状態準備(またはエンコーディング)と測定(またはデコード)の手順の両方を最適化し、事前情報を考慮したセンシングにおける量子優位への有望な道である。 実用上の優位性のためには,各種パラメトリケーションプロトコルの有効性や,空間的相関ノイズなどの複雑な雑音の影響に対するロバスト性を理解することが重要である。 まず,任意の軸方向のツイスト・アンサットと呼ばれるパラメトリド符号化・復号プロトコルを新たに提案し,目標推定誤差を達成するのに必要な1軸のツイスト数を大幅に削減できることを示す。 第2に, 実測時空を実測する多項式サイズのテンソルネットワークアルゴリズムを導入し, 現実的な雑音レベル下での浅層深度アンサーゼに対して量子的優位性が持続することを示した。

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