論文の概要: Postselection-free learning of measurement-induced quantum dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04156v2
- Date: Thu, 18 Jul 2024 14:16:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-20 00:02:04.583101
- 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: 状態の計測後のアンサンブルの性質を推測するために,汎用的なスキームを導入する。
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 scheme that can be used to infer any property of the post-measurement ensemble of states (e.g. the average entanglement entropy, or frame potential) 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 such quantities, we show how one can indirectly infer information about any particular given non-estimable quantity of interest through classical post-processing. Our approach is based on 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。
実験的な繰り返しのスケーラブルな回数を用いて、状態の計測後のアンサンブル(例えば、平均エンタングルエントロピーやフレームポテンシャル)の任意の特性を推測するために、汎用的なスキームを導入する。
まず実験データから直接抽出できる推定可能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測に基づいて、古典的なポストプロセッシングによって、与えられた特定の推定不可能な量の情報を間接的に推測する方法を示す。
私たちのアプローチは最適化タスクに基づいており、望ましい量の最小値と最大値とを問うと同時に、観測との整合性を確保する。
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り、結果として両側の境界となる。
デバイスを古典的にシミュレーションして、どの推定可能な特性を計測するかを決定することで、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ぎ、古典的な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を議論する、いくつかの基本的な障害を特定する。
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