論文の概要: Unified direct parameter estimation via quantum reservoirs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06878v2
• Date: Wed, 31 May 2023 09:11:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 02:31:19.137540
• Title: Unified direct parameter estimation via quantum reservoirs
• Title（参考訳）: 量子貯水池を用いた統一直接パラメータ推定
• Authors: Yinfei Li, Sanjib Ghosh, Jiangwei Shang, Qihua Xiong, Xiangdong Zhang
• Abstract要約: 量子貯水池ネットワークを用いて任意の量子状態の古典近似を構築するための一般的な枠組みを提案する。 M$パラメータを同時に推定するために、古典近似のサイズは$ln M$とスケールする。 線形関数も非線形関数も,提案手法により効率的に推定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7452687028637097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter estimation is an indispensable task in various applications of quantum information processing. To predict parameters in the post-processing stage, it is inherent to first perceive the quantum state with a measurement protocol and store the information acquired. In this work, we propose a general framework for constructing classical approximations of arbitrary quantum states with quantum reservoir networks. A key advantage of our method is that only a single local measurement setting is required for estimating arbitrary parameters, while most of the previous methods need exponentially increasing number of measurement settings. To estimate $M$ parameters simultaneously, the size of the classical approximation scales as $\ln M$. Moreover, this estimation scheme is extendable to higher-dimensional as well as hybrid systems, which makes it exceptionally generic. Both linear and nonlinear functions can be estimated efficiently by our scheme, and we support our theoretical findings with extensive numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: パラメータ推定は量子情報処理の様々な応用において不可欠である。 後処理の段階でパラメータを予測するためには、まず量子状態を測定プロトコルで知覚し、取得した情報を格納することが本質である。 本研究では,量子リザーバネットワークを用いた任意の量子状態の古典近似を構築するための一般的な枠組みを提案する。 提案手法の重要な利点は,任意のパラメータを推定するには1つの局所的な測定設定のみが必要であるのに対し,従来の手法の多くは指数関数的に計測設定を増加させる必要があることである。 M$パラメータを同時に推定するために、古典近似のサイズは$\ln M$とスケールする。 さらに、この推定スキームは高次元およびハイブリッドシステムにも拡張可能であり、非常に一般的である。 本手法により線形関数と非線形関数の両方を効率的に推定でき,広範な数値シミュレーションにより理論的知見を裏付ける。

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