論文の概要: Entanglement-enabled advantage for learning a bosonic random displacement channel
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18809v2
- Date: Wed, 16 Oct 2024 05:07:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:38:38.763850
- Title: Entanglement-enabled advantage for learning a bosonic random displacement channel
- Title（参考訳）: ボソニックなランダムな変位チャネル学習のための絡み合い対応の利点
- Authors: Changhun Oh, Senrui Chen, Yat Wong, Sisi Zhou, Hsin-Yuan Huang, Jens A. H. Nielsen, Zheng-Hao Liu, Jonas S. Neergaard-Nielsen, Ulrik L. Andersen, Liang Jiang, John Preskill,
- Abstract要約: 量子絡み合いは、ボソニック連続変数系の学習特性において指数関数的に有利であることを示す。
簡単な絡み合わせ支援スキームは、十分な量のスクイーズを条件に、$n$に依存しないサンプル数だけを必要とする。
本研究は, 連続変数システム学習における絡み合いの役割を照らし, 証明可能な絡み合いを生かした実験的な実証を目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.354564715928202
- License:
- Abstract: We show that quantum entanglement can provide an exponential advantage in learning properties of a bosonic continuous-variable (CV) system. The task we consider is estimating a probabilistic mixture of displacement operators acting on $n$ bosonic modes, called a random displacement channel. We prove that if the $n$ modes are not entangled with an ancillary quantum memory, then the channel must be sampled a number of times exponential in $n$ in order to estimate its characteristic function to reasonable precision; this lower bound on sample complexity applies even if the channel inputs and measurements performed on channel outputs are chosen adaptively. On the other hand, we present a simple entanglement-assisted scheme that only requires a number of samples independent of $n$, given a sufficient amount of squeezing. This establishes an exponential separation in sample complexity. We then analyze the effect of photon loss and show that the entanglement-assisted scheme is still significantly more efficient than any lossless entanglement-free scheme under mild experimental conditions. Our work illuminates the role of entanglement in learning continuous-variable systems and points toward experimentally feasible demonstrations of provable entanglement-enabled advantage using CV quantum platforms.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, ボソニック連続変数(CV)システムの学習特性において, 量子絡み合いが指数関数的優位性をもたらすことを示す。
私たちが考える課題は、ランダムな変位チャネルと呼ばれる、$n$ボゾンモードで作用する変位作用素の確率的混合を推定することである。
我々は、$n$モードがアンシラリー量子メモリに絡まっていない場合、その特性関数を合理的な精度で推定するために、チャネルを$n$で指数関数的に数回サンプリングする必要があることを証明した。
一方、簡単な絡み合わせ支援スキームは、十分な量のスクイージングを条件に、$n$に依存しないサンプルを数個だけ必要とします。
これにより、サンプルの複雑さが指数関数的に分離される。
次に,光子損失の影響を解析し,弱い実験条件下での損失のない絡み合いのないスキームよりも,絡み合い支援スキームの方がはるかに効率的であることを示す。
本研究は,連続変数システム学習における絡み合いの役割を照らし,CV量子プラットフォームを用いた実現可能な絡み合い対応の実証実験に向けてのものである。
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