論文の概要: Variational quantum algorithm for experimental photonic multiparameter estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02643v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 18:01:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 19:28:13.547634
• Title: Variational quantum algorithm for experimental photonic multiparameter estimation
• Title（参考訳）: 実験的フォトニックマルチパラメータ推定のための変分量子アルゴリズム
• Authors: Valeria Cimini, Mauro Valeri, Simone Piacentini, Francesco Ceccarelli, Giacomo Corrielli, Roberto Osellame, Nicol\`o Spagnolo, and Fabio Sciarrino
• Abstract要約: ノイズの多い環境で動作している量子位相センサを効率よく最適化するための変分手法を開発した。 集積フォトニックデバイスの高再構成性を利用して、我々はハイブリッド量子古典フィードバックループを実装した。 実験結果から, 推定精度と雑音の頑健性に関して, 大幅な改善が得られた。
• 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: Variational quantum metrology represents a powerful tool for optimizing generic estimation strategies, combining the principles of variational optimization with the techniques of quantum metrology. Such optimization procedures result particularly effective for multiparameter estimation problems, where traditional approaches, requiring prior knowledge of the system behavior, often suffer from limitations due to the curse of dimensionality and computational complexity. To overcome these challenges, we develop a variational approach able to efficiently optimize a multiparameter quantum phase sensor operating in a noisy environment. By exploiting the high reconfigurability of an integrated photonic device, we implement a hybrid quantum-classical feedback loop able to enhance the estimation performances, combining classical optimization techniques with quantum circuit evaluations. The latter allows us to compute the system partial derivatives with respect to the variational parameters by applying the parameter-shift rule, and thus reconstruct experimentally the Fisher information matrix. This in turn is adopted as the cost function of a derivative-free classical learning algorithm run to optimize the measurement settings. Our experimental results reveal significant improvements in terms of estimation accuracy and noise robustness, highlighting the potential of the implementation of variational techniques for practical applications in quantum sensing and more generally for quantum information processing with photonic circuits.
• Abstract（参考訳）: 変分量子量論は、変分最適化の原理と量子量論の技法を組み合わせることで、一般的な推定戦略を最適化する強力なツールである。 このような最適化手法は、システム動作の事前知識を必要とする従来のアプローチが、次元と計算複雑性の呪いによってしばしば制限を受けるマルチパラメータ推定問題に特に有効である。 これらの課題を克服するために,ノイズの多い環境で動作するマルチパラメータ量子位相センサを効率的に最適化できる変分法を開発した。 統合フォトニックデバイスの高再構成性を活用することで、従来の最適化手法と量子回路評価を組み合わせることで、推定性能を向上させることができるハイブリッド量子古典フィードバックループを実装した。 後者では,パラメータシフト則を適用して,変数の変動を考慮したシステム偏微分を計算し,フィッシャー情報行列を実験的に再構成する。 これは、導関数のない古典学習アルゴリズムのコスト関数として採用され、測定設定を最適化する。 実験結果から,量子センシングやフォトニック回路を用いた量子情報処理の応用において,変動法の実装の可能性に注目し,推定精度と雑音ロバスト性の観点から有意な改善が得られた。

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