論文の概要: Maximum-Likelihood-Estimate Hamiltonian learning via efficient and robust quantum likelihood gradient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13718v2
• Date: Fri, 23 Jun 2023 11:37:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 17:23:26.614636
• Title: Maximum-Likelihood-Estimate Hamiltonian learning via efficient and robust quantum likelihood gradient
• Title（参考訳）: 効率的かつロバストな量子度勾配による最大類似度推定ハミルトン学習
• Authors: Tian-Lun Zhao, Shi-Xin Hu and Yi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,最大推定,勾配降下,量子多体アルゴリズムを組み合わせた効率的な手法を提案する。 従来の手法と比較すると、ノイズ、ゆらぎ、温度範囲に対する精度と全体的な安定性も向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.490097334898205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the recent developments in quantum techniques, modeling the physical Hamiltonian of a target quantum many-body system is becoming an increasingly practical and vital research direction. Here, we propose an efficient strategy combining maximum likelihood estimation, gradient descent, and quantum many-body algorithms. Given the measurement outcomes, we optimize the target model Hamiltonian and density operator via a series of descents along the quantum likelihood gradient, which we prove is negative semi-definite with respect to the negative-log-likelihood function. In addition to such optimization efficiency, our maximum-likelihood-estimate Hamiltonian learning respects the locality of a given quantum system, therefore, extends readily to larger systems with available quantum many-body algorithms. Compared with previous approaches, it also exhibits better accuracy and overall stability toward noises, fluctuations, and temperature ranges, which we demonstrate with various examples.
• Abstract（参考訳）: 近年の量子技術の発展を考えると、ターゲット量子多体系の物理的ハミルトニアンのモデル化は、ますます実用的で不可欠な研究の方向性になりつつある。 本稿では,最大推定,勾配降下,量子多体アルゴリズムを組み合わせた効率的な手法を提案する。 測定結果から, 対象モデルのハミルトニアンおよび密度作用素を, 量子度勾配に沿った一連の降下を通じて最適化し, 負のlog-likelihood関数に関して負の半定値であることが証明された。 このような最適化効率に加えて、我々の最大類似性評価ハミルトニアン学習は与えられた量子システムの局所性を尊重するので、利用可能な量子多体アルゴリズムを持つより大きなシステムにも容易に拡張できる。 従来の手法と比較すると,ノイズ,ゆらぎ,温度範囲に対する精度と全体的な安定性が示され,様々な例で示される。

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