論文の概要: A Fast and Stable Marginal-Likelihood Calibration Method with Application to Quantum Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12552v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 17:08:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.3264
• Title: A Fast and Stable Marginal-Likelihood Calibration Method with Application to Quantum Characterization
• Title（参考訳）: 高速かつ安定なMarginal-Likelihoodキャリブレーション法と量子特性評価への応用
• Authors: Mohammad Motamed, N. Anders Petersson,
• Abstract要約: 我々はケネディ・オハガン(KOH)ベイズ的枠組みに統合された限界的可能性戦略を提案する。 提案手法は,大規模データセットにおいても,計算効率が高く,数値的に安定である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a marginal likelihood strategy integrated into the Kennedy-O'Hagan (KOH) Bayesian framework, where a Gaussian process serves as a prior for model discrepancy. The proposed method is both computationally efficient and numerically stable, even in large dataset regimes where the likelihood function approaches degeneracy. Applied to the characterization of a super-conducting quantum device at Lawrence Livermore National Laboratory, the approach enhances the predictive accuracy of the Lindblad master equations for modeling Ramsey measurement data by effectively quantifying uncertainties consistent with the quantum data
• Abstract（参考訳）: 我々は、Kerkin-O'Hagan (KOH) Bayesian frameworkに統合された限界的可能性戦略を提示する。 提案手法は,確率関数が縮退に近づいた大規模データセットにおいても,計算効率が高く,数値的に安定である。 ローレンス・リバモア国立研究所(Lawrence Livermore National Laboratory)における超超電導量子デバイスの特性評価に応用して、このアプローチは、量子データと整合した不確実性を効果的に定量化することにより、ラムゼー測定データをモデル化するためのリンドブラッドマスター方程式の予測精度を高める。

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