論文の概要: Heisenberg-limited Hamiltonian learning for interacting bosons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04690v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 16:44:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:24:22.025335
• Title: Heisenberg-limited Hamiltonian learning for interacting bosons
• Title（参考訳）: 相互作用ボソンに対するハイゼンベルク制限ハミルトニアン学習
• Authors: Haoya Li, Yu Tong, Hongkang Ni, Tuvia Gefen, Lexing Ying
• Abstract要約: ハイゼンベルク制限スケーリングを用いた力学から相互作用するボゾンハミルトニアンのクラスを学ぶためのプロトコルを開発する。 本プロトコルでは, ボソニックコヒーレント状態, ビームスプリッタ, 位相シフト器, ホモダイン測定のみを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.352264764099532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a protocol for learning a class of interacting bosonic Hamiltonians from dynamics with Heisenberg-limited scaling. For Hamiltonians with an underlying bounded-degree graph structure, we can learn all parameters with root mean squared error $\epsilon$ using $\mathcal{O}(1/\epsilon)$ total evolution time, which is independent of the system size, in a way that is robust against state-preparation and measurement error. In the protocol, we only use bosonic coherent states, beam splitters, phase shifters, and homodyne measurements, which are easy to implement on many experimental platforms. A key technique we develop is to apply random unitaries to enforce symmetry in the effective Hamiltonian, which may be of independent interest.
• Abstract（参考訳）: ハイゼンベルク制限スケーリングを用いた力学から相互作用するボゾンハミルトニアンのクラスを学ぶためのプロトコルを開発する。 基底となる有界次グラフ構造を持つハミルトニアンに対しては、すべてのパラメータをルート平均二乗誤差 $\epsilon$ で学習することができ、$\mathcal{o}(1/\epsilon)$ はシステムサイズとは独立で、状態準備や測定誤差に対して頑健である。 このプロトコルでは、多くの実験プラットフォームで実装が容易なボソニックコヒーレント状態、ビームスプリッタ、位相シフト器、ホモダイン測定のみを用いる。 私たちが開発する重要な技術は、独立利害関係にある効果的なハミルトニアンの対称性を強制するためにランダムユニタリを適用することである。

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