Fugu-MT 論文翻訳(概要): Shallow-Depth Variational Quantum Hypothesis Testing

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14708v2
Date: Sat, 2 Mar 2024 07:30:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-05 21:03:13.838263
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: 本稿では,量子チャネルとして符号化されたいくつかの仮説を微分するための変分量子アルゴリズムを提案する。状態準備と測定は、単発判別の成功確率を用いて同時に最適化される。
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: We present a variational quantum algorithm for differentiating several hypotheses encoded as quantum channels. Both 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. Going beyond the binary hypothesis testing scenario, we also demonstrate that our variational algorithm can learn and discriminate between multiple hypotheses.
Abstract（参考訳）: 量子チャネルとして符号化された複数の仮説を微分するための変分量子アルゴリズムを提案する。状態準備と測定は、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される。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。二項仮説テストのシナリオを超えて、我々の変分アルゴリズムが複数の仮説を学習し、判別できることを実証する。

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