論文の概要: Benchmarking Bayesian quantum estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14900v1
- Date: Fri, 26 Jan 2024 14:29:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-29 14:50:47.699201
- Title: Benchmarking Bayesian quantum estimation
- Title（参考訳）: ベイズ量子推定のベンチマーク
- Authors: Valeria Cimini, Emanuele Polino, Mauro Valeri, Nicol\`o Spagnolo,
Fabio Sciarrino
- Abstract要約: この研究はベイズ推定を実装したプロトコルのベンチマークに焦点を当てている。
異なるメリットの数字を比較することにより、推定における2次誤差の中央値の使用に有利なエビデンスが提供される。
これらの結果は、量子推定フレームワーク内の現実的な問題に対する自然な応用を見出す。
- 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: The quest for precision in parameter estimation is a fundamental task in
different scientific areas. The relevance of this problem thus provided the
motivation to develop methods for the application of quantum resources to
estimation protocols. Within this context, Bayesian estimation offers a
complete framework for optimal quantum metrology techniques, such as adaptive
protocols. However, the use of the Bayesian approach requires extensive
computational resources, especially in the multiparameter estimations that
represent the typical operational scenario for quantum sensors. Hence, the
requirement to characterize protocols implementing Bayesian estimations can
become a significant challenge. This work focuses on the crucial task of
robustly benchmarking the performances of these protocols in both single and
multiple-parameter scenarios. By comparing different figures of merits,
evidence is provided in favor of using the median of the quadratic error in the
estimations in order to mitigate spurious effects due to the numerical
discretization of the parameter space, the presence of limited data, and
numerical instabilities. These results, providing a robust and reliable
characterization of Bayesian protocols, find natural applications to practical
problems within the quantum estimation framework.
- Abstract（参考訳）: パラメータ推定における精度の追求は、異なる科学領域における基本的な課題である。
この問題との関連性は、量子資源を推定プロトコルに適用するための手法を開発する動機となった。
この文脈の中で、ベイズ推定は適応プロトコルのような最適量子メトロジー技術のための完全なフレームワークを提供する。
しかし、ベイジアンアプローチの使用は、特に量子センサーの典型的な運用シナリオを表すマルチパラメータ推定において、広範な計算資源を必要とする。
したがって、ベイズ推定を実装するプロトコルを特徴付ける必要性は大きな課題となる。
この研究は、単一および複数パラメータのシナリオにおいて、これらのプロトコルのパフォーマンスを堅牢にベンチマークする重要なタスクに焦点を当てている。
また, パラメータ空間の数値的離散化, 限られたデータの存在, 数値不安定性による突発的効果を緩和するために, 推定値の2次誤差の中央値を用いた証拠が得られた。
これらの結果は、ベイズプロトコルの堅牢で信頼性の高い特性を提供し、量子推定フレームワーク内の実用的な問題に対する自然な応用を見出す。
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