論文の概要: Optimal twirling depths for shadow tomography in the presence of noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10137v1
- Date: Thu, 16 Nov 2023 19:00:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 15:54:45.509024
- Title: Optimal twirling depths for shadow tomography in the presence of noise
- Title(参考訳): ノイズの存在下でのシャドウトモグラフィの最適回転深さ
- Authors: Pierre-Gabriel Rozon, Ning Bao and Kartiek Agarwal
- Abstract要約: 我々は,サンプルの複雑さをノイズの存在下で回路の深さの関数とみなす。
このノイズは最適なツイリングアンサンブルを決定するために重要な意味を持つ。
これらの閾値は、シャドートモグラフィーを実装するための最適な戦略の探索を強く制約する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.1227734309612871
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The classical shadows protocol is an efficient strategy for estimating
properties of an unknown state $\rho$ using a small number of state copies and
measurements. In its original form, it involves twirling the state with
unitaries from some ensemble and measuring the twirled state in a fixed basis.
It was recently shown that for computing local properties, optimal sample
complexity (copies of the state required) is remarkably achieved for unitaries
drawn from shallow depth circuits composed of local entangling gates, as
opposed to purely local (zero depth) or global twirling (infinite depth)
ensembles. Here we consider the sample complexity as a function of the depth of
the circuit, in the presence of noise. We find that this noise has important
implications for determining the optimal twirling ensemble. Under fairly
general conditions, we i) show that any single-site noise can be accounted for
using a depolarizing noise channel with an appropriate damping parameter $f$;
ii) compute thresholds $f_{\text{th}}$ at which optimal twirling reduces to
local twirling for arbitrary operators and iii) $n^{\text{th}}$ order Renyi
entropies ($n \ge 2$); and iv) provide a meaningful upper bound
$t_{\text{max}}$ on the optimal circuit depth for any finite noise strength
$f$, which applies to all operators and entanglement entropy measurements.
These thresholds strongly constrain the search for optimal strategies to
implement shadow tomography and can be easily tailored to the experimental
system at hand.
- Abstract(参考訳): 古典的なシャドウプロトコルは、少数の状態コピーと測定値を用いて未知の状態$\rho$のプロパティを推定するための効率的な戦略である。
元々の形式では、いくつかのアンサンブルからのユニタリで状態を回転させ、一定の基底で回転状態を測定する。
近年, 局所特性の計算において, 局所密閉ゲートからなる浅層深度回路から引き出されたユニタリに対して, 局所的(ゼロ深度) あるいは大域的ツイリング(無限深度)アンサンブルに対して, 最適なサンプル複雑性(必要状態のコピー)が著しく達成されることが示されている。
ここでは、サンプルの複雑さをノイズの存在下での回路の深さの関数とみなす。
このノイズは最適なtwirlingアンサンブルを決定する上で重要な意味を持つ。
かなり一般的な条件下では
i) 適切な減衰パラメータ$f$;の非分極ノイズチャネルを使用することにより、任意のシングルサイトノイズを説明できることを示す。
二 任意の作用素及び任意の作用素の局所トワイルリングに最適なトワイルリングを還元する値の計算しきい値$f_{\text{th}}$
iii) $n^{\text{th}}$ order Renyi entropies$n \ge 2$); そして
iv)任意の有限ノイズ強度$f$に対する最適回路深さに有意義な上限$t_{\text{max}}$を与え、すべての演算子と絡み合いエントロピー測定に適用する。
これらの閾値はシャドウトモグラフィを実装するための最適戦略の探索を強く制限し、手元の実験システムに容易に調整できる。
関連論文リスト
- Approximate inverse measurement channel for shallow shadows [0.025206105035672277]
古典的な影は、多体量子システムを探索するための多用途ツールである。
無限深度逆チャネルを有限深度古典影に適用する簡単な近似後処理方式を提案する。
我々の研究は、浅い影を大きなシステムサイズに拡張し、一般的な回路接続を可能にした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T15:02:25Z) - Semi-Discrete Optimal Transport: Nearly Minimax Estimation With Stochastic Gradient Descent and Adaptive Entropic Regularization [38.67914746910537]
我々は,ラゲールセル推定と密度支持推定の類似性を用いて,OTマップに対して$mathcalO(t-1)$の低いバウンダリレートを証明した。
所望の速さをほぼ達成するために,サンプル数に応じて減少するエントロピー正規化スキームを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T11:46:03Z) - Some Constructions of Private, Efficient, and Optimal $K$-Norm and Elliptic Gaussian Noise [54.34628844260993]
微分プライベートな計算は、しばしば$d$次元統計学の感度に束縛されて始まる。
純粋な微分プライバシーのために、$K$-normメカニズムは統計学の感度空間に合わせた規範を用いてこのアプローチを改善することができる。
本稿では,総和,数,投票の単純な統計量について両問題を解く。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T17:09:36Z) - Greedy versus Map-based Optimized Adaptive Algorithms for
random-telegraph-noise mitigation by spectator qubits [6.305016513788048]
データストレージキュービットを可能な限り分離したままにしておくシナリオでは、ノイズプローブを追加してノイズ軽減を行うことができる。
量子ビット上の射影的測定を仮定した理論モデルを構築し、異なる測定・制御戦略の性能を導出する。
解析的および数値的に、MOAAARは、特にSQの高雑音感度状態において、Greedyアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T08:25:10Z) - Blind Source Separation for Mixture of Sinusoids with Near-Linear
Computational Complexity [0.0]
本研究では, 基本正弦波の周波数, 振幅, 位相を雑音列で検出できるマルチトーン分解アルゴリズムを提案する。
正弦波源数を$M$で推定すると,その周波数を連続的に推定し,振幅と位相を共同で最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-27T15:16:07Z) - Random quantum circuits transform local noise into global white noise [118.18170052022323]
低忠実度状態におけるノイズランダム量子回路の測定結果の分布について検討する。
十分に弱くユニタリな局所雑音に対して、一般的なノイズ回路インスタンスの出力分布$p_textnoisy$間の相関(線形クロスエントロピーベンチマークで測定)は指数関数的に減少する。
ノイズが不整合であれば、出力分布は、正確に同じ速度で均一分布の$p_textunif$に近づく。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T19:26:28Z) - Towards Sample-Optimal Compressive Phase Retrieval with Sparse and
Generative Priors [59.33977545294148]
O(k log L)$サンプルは振幅に基づく経験損失関数を最小化する任意のベクトルに信号が近いことを保証するのに十分であることを示す。
この結果はスパース位相検索に適応し、基底信号が$s$-sparseおよび$n$-dimensionalである場合、$O(s log n)$サンプルは同様の保証に十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T12:49:54Z) - Lattice partition recovery with dyadic CART [79.96359947166592]
我々は、$d$次元格子上の加法ガウス雑音によって破損したピースワイド定値信号について検討する。
この形式のデータは、多くのアプリケーションで自然に発生し、統計処理や信号処理の文献において、信号の検出やテスト、ノイズの除去、推定といったタスクが広く研究されている。
本稿では,未知の信号の一貫性領域によって誘導される格子の分割を推定する,分割回復の問題について考察する。
我々は、DCARTベースの手順が、下位分割を$sigma2 k*の順序で一貫して推定することを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T23:41:01Z) - Byzantine-Resilient Non-Convex Stochastic Gradient Descent [61.6382287971982]
敵対的レジリエントな分散最適化。
機械は独立して勾配を計算し 協力することができます
私達のアルゴリズムは新しい集中の技術およびサンプル複雑性に基づいています。
それは非常に実用的です:それはないときすべての前の方法の性能を改善します。
セッティングマシンがあります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T17:19:32Z) - Fermionic partial tomography via classical shadows [0.0]
そこで本研究では,n$モードフェルミオン状態の密度行列(k$-RDM)を推定するためのトモグラフィープロトコルを提案する。
量子状態特性の集合をランダムに学習する手法である古典的影の枠組みをフェルミオン設定に拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T06:28:26Z) - Learning Halfspaces with Tsybakov Noise [50.659479930171585]
テュバコフ雑音の存在下でのハーフスペースの学習可能性について検討する。
真半空間に関して誤分類誤差$epsilon$を達成するアルゴリズムを与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T14:25:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。