論文の概要: Variational quantum algorithm for enhanced continuous variable optical phase sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13870v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 14:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 14:41:34.037153
• Title: Variational quantum algorithm for enhanced continuous variable optical phase sensing
• Title（参考訳）: 拡張連続可変光位相検出のための変分量子アルゴリズム
• Authors: Jens A. H. Nielsen, Mateusz Kicinski, Tummas N. Arge, Kannan Vijayadharan, Jonathan Foldager, Johannes Borregaard, Johannes Jakob Meyer, Jonas S. Neergaard-Nielsen, Tobias Gehring and Ulrik L. Andersen
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ量子デバイスにおける幅広い問題に対処するために用いられるハイブリッド量子古典的アプローチである。 本研究では, 連続変数プラットフォーム上でのパラメータ推定の最適化のために, 圧縮光に基づく変分アルゴリズムを実装した。
• 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: Variational quantum algorithms (VQAs) are hybrid quantum-classical approaches used for tackling a wide range of problems on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. Testing these algorithms on relevant hardware is crucial to investigate the effect of noise and imperfections and to assess their practical value. Here, we implement a variational algorithm designed for optimized parameter estimation on a continuous variable platform based on squeezed light, a key component for high-precision optical phase estimation. We investigate the ability of the algorithm to identify the optimal metrology process, including the optimization of the probe state and measurement strategy for small-angle optical phase sensing. Two different optimization strategies are employed, the first being a gradient descent optimizer using Gaussian parameter shift rules to estimate the gradient of the cost function directly from the measurements. The second strategy involves a gradient-free Bayesian optimizer, fine-tuning the system using the same cost function and trained on the data acquired through the gradient-dependent algorithm. We find that both algorithms can steer the experiment towards the optimal metrology process. However, they find minima not predicted by our theoretical model, demonstrating the strength of variational algorithms in modelling complex noise environments, a non-trivial task.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスにおいて幅広い問題に取り組むために用いられるハイブリッド量子古典的アプローチである。 これらのアルゴリズムをハードウェア上でテストすることは、ノイズや不完全性の影響を調査し、その実用的価値を評価するために重要である。 そこで我々は, 高精度光位相推定の鍵となる, 圧縮光に基づく連続変数プラットフォーム上でのパラメータ推定を最適化するための変分アルゴリズムを実装した。 我々は,プローブ状態の最適化や小角光位相検出のための計測戦略を含む,最適気象過程の同定を行うアルゴリズムの能力について検討する。 2つの異なる最適化手法が採用され、第1に、ガウスパラメータシフトルールを用いた勾配降下最適化器を用いて、測定値から直接コスト関数の勾配を推定する。 第2の戦略は勾配のないベイズ最適化器で、同じコスト関数を使ってシステムを微調整し、勾配依存アルゴリズムで取得したデータに基づいて訓練する。 両アルゴリズムは最適な気象プロセスに向けて実験を操ることができる。 しかし、理論モデルでは最小化が予測できず、複雑な雑音環境のモデリングにおける変分アルゴリズムの強みを実証する。

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