論文の概要: Parameter estimation by learning quantum correlations in continuous photon-counting data using neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02309v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 18:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 18:11:34.030438
• Title: Parameter estimation by learning quantum correlations in continuous photon-counting data using neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた連続光子計数データの量子相関学習によるパラメータ推定
• Authors: Enrico Rinaldi, Manuel Gonz\'alez Lastre, Sergio Garc\'ia Herreros, Shahnawaz Ahmed, Maryam Khanahmadi, Franco Nori, Carlos S\'anchez Mu\~noz
• Abstract要約: 本稿では, 1つの測定で観測された量子プローブのパラメータ推定に, 人工ニューラルネットワークを用いた推論手法を提案する。 本稿では,この手法の精度をベイズ推定と比較し,情報検索の分野で最適であることを示す。 このアプローチは、量子センシングや量子イメージングのような応用に関係のある、光子計数データを用いた量子パラメータ推定のための有望で効率的なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21990652930491852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an inference method utilizing artificial neural networks for parameter estimation of a quantum probe monitored through a single continuous measurement. Unlike existing approaches focusing on the diffusive signals generated by continuous weak measurements, our method harnesses quantum correlations in discrete photon-counting data characterized by quantum jumps. We benchmark the precision of this method against Bayesian inference, which is optimal in the sense of information retrieval. By using numerical experiments on a two-level quantum system, we demonstrate that our approach can achieve a similar optimal performance as Bayesian inference, while drastically reducing computational costs. Additionally, the method exhibits robustness against the presence of imperfections in both measurement and training data. This approach offers a promising and computationally efficient tool for quantum parameter estimation with photon-counting data, relevant for applications such as quantum sensing or quantum imaging, as well as robust calibration tasks in laboratory-based settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた1つの連続計測による量子プローブのパラメータ推定手法を提案する。 連続的な弱測定によって生じる拡散信号に着目した既存の手法とは異なり、量子ジャンプを特徴とする離散光子計数データの量子相関を利用する。 本稿では,この手法の精度をベイズ推定と比較し,情報検索の分野で最適であることを示す。 2レベル量子システムにおける数値実験を用いて, 計算コストを劇的に削減しつつ, ベイズ推論と同様の最適性能が得られることを示す。 さらに、測定データとトレーニングデータの両方において、不完全性の存在に対して堅牢性を示す。 このアプローチは、量子センシングや量子イメージングなどの応用に関連する光子計数データを用いた量子パラメータ推定のための有望で計算学的に効率的なツールを提供する。

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