論文の概要: Shallow-Depth Variational Quantum Hypothesis Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14708v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 09:26:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 14:57:28.076412
• Title: Shallow-Depth Variational Quantum Hypothesis Testing
• Title（参考訳）: 浅層変量量子仮説試験
• Authors: Mahadevan Subramanian and Sai Vinjanampathy
• Abstract要約: パラメータ化状態準備と2出力正の演算子値測定(POVM)を備えた変分量子アルゴリズムを提案する。 この結果から, 資源制約付き二項仮説検定において, 変分アルゴリズムが最適条件を作成できることが示唆された。
• 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: The task of discriminating between two known quantum channels is a well known binary hypothesis testing task. We present a variational quantum algorithm with a parameterized state preparation and two-outcome positive operator valued measure (POVM) which defines the acceptance criteria for the hypothesis test. Both the state preparation and measurement are simultaneously optimized using success probability of single-shot discrimination as an objective function which can be calculated using localized measurements. Under constrained signal mode photon number quantum illumination we match the performance of known optimal 2-mode probes by simulating a bosonic circuit. Our results show that variational algorithms can prepare optimal states for binary hypothesis testing with resource constraints.
• Abstract（参考訳）: 2つの既知の量子チャネルを区別するタスクは、よく知られたバイナリ仮説テストタスクである。 本稿では,パラメータ化された状態準備と,仮説テストの受け入れ基準を定義する2値の正の演算子値測定(POVM)を備えた変分量子アルゴリズムを提案する。 状態準備と測定の両方を、局所化測定を用いて計算できる目的関数として単発判別の成功確率を用いて同時に最適化する。 制約付き信号モード光子数量子照明下では、ボソニック回路をシミュレートして既知の最適2モードプローブの性能に適合する。 その結果,変分アルゴリズムは資源制約のある二進仮説テストに最適な状態を準備できることがわかった。

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