論文の概要: Postselection-free learning of measurement-induced quantum dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04156v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 11:06:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-09 18:51:25.093808
- Title: Postselection-free learning of measurement-induced quantum dynamics
- Title（参考訳）: 測定誘起量子力学の非選択学習
- Authors: Max McGinley
- Abstract要約: 状態の計測後アンサンブルの学習特性を学習するための汎用推論手法を提案する。
即時的な応用として,実験における量子状態設計の出現を検証するために本手法が有用であることを示す。
- 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: We address how one can empirically infer properties of quantum states
generated by dynamics involving measurements. Our focus is on many-body
settings where the number of measurements is extensive, making brute-force
approaches based on postselection intractable due to their exponential sample
complexity. We introduce a general-purpose inference scheme for learning
properties of the post-measurement ensemble of states using a scalable number
of experimental repetitions. We first identify a general class of `estimable
properties' that can be directly extracted from experimental data. Then, based
on empirical observations of some such quantities, we show how one can
indirectly infer information about a given non-estimable quantity of interest,
such as the average entanglement entropy, or frame potential. We formulate our
approach in terms of an optimization task, where one asks what are the minimum
and maximum values that the desired quantity could possibly take, while
ensuring consistency with observations. The true value of this quantity must
then lie within a feasible range between these extrema, resulting in two-sided
bounds. Narrow feasible ranges can be obtained by using a classical simulation
of the device to determine which estimable properties one should measure. Even
in cases where this simulation is inaccurate, unambiguous information about the
true value of a given quantity realised on the quantum device can be learned.
As an immediate application, we show that our method can be used to verify the
emergence of quantum state designs in experiments. We identify some fundamental
obstructions that in some cases prevent sharp knowledge of a given quantity
from being inferred, and discuss what can be learned in cases where classical
simulation is too computationally demanding to be feasible.
- Abstract（参考訳）: 我々は、測定を含む力学によって生成される量子状態の性質を経験的に推測する方法に対処する。
我々の焦点は、測定回数が広い多体設定であり、指数的なサンプルの複雑さのため、ポストセレクションに基づくブルートフォースアプローチが難解である。
本稿では,複数の実験繰り返しを用いて,測定後の状態アンサンブルの学習特性の汎用的推論手法を提案する。
まず,実験データから直接抽出可能な「推定可能な特性」の一般クラスを同定する。
そして、そのような量の経験的観察に基づいて、平均の絡み合いエントロピーやフレームポテンシャルなど、与えられた非推定量の情報を間接的に推測する方法を示す。
私たちは最適化タスクの観点で、望ましい量に必要な最小値と最大値を問うとともに、観測との一貫性を確保しながら、このアプローチを定式化します。
この量の真の値は、これらの極限の間の可能な範囲内にある必要がある。
デバイスの古典的なシミュレーションを使用して、測定すべき推定可能な特性を決定することで、狭い実現可能な範囲を得ることができる。
このシミュレーションが不正確である場合でも、量子デバイス上で実現された所定の量の真価に関する曖昧な情報を学ぶことができる。
即時的な応用として,実験における量子状態設計の出現を検証するために本手法が有用であることを示す。
我々は、与えられた量の鋭い知識が推測されるのを防ぐという基本的な障害を特定し、古典シミュレーションが計算的に要求されすぎる場合に何が学べるかについて議論する。
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