論文の概要: End-to-end variational quantum sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02394v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 19:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 17:21:11.526741
• Title: End-to-end variational quantum sensing
• Title（参考訳）: エンドツーエンドの変分量子センシング
• Authors: Benjamin MacLellan, Piotr Roztocki, Stefanie Czischek, Roger G. Melko
• Abstract要約: 実際のデバイスは、ノイズ効果、アーキテクチャ制約、有限サンプリングレートの影響の蓄積に直面している。 本稿では,量子センシングプロトコルのためのエンドツーエンドの変分フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Harnessing quantum correlations can enable sensing beyond the classical limits of precision, with the realization of such sensors poised for transformative impacts across science and engineering. Real devices, however, face the accumulated impacts of noise effects, architecture constraints, and finite sampling rates, making the design and success of practical quantum sensors challenging. Numerical and theoretical frameworks that support the optimization and analysis of imperfections from one end of a sensing protocol through to the other (i.e., from probe state preparation through to parameter estimation) are thus crucial for translating quantum advantage into widespread practice. Here, we present an end-to-end variational framework for quantum sensing protocols, where parameterized quantum circuits and neural networks form trainable, adaptive models for quantum sensor dynamics and estimation, respectively. The framework is general and can be adapted towards arbitrary qubit architectures, as we demonstrate with experimentally-relevant ans\"atze for trapped-ion and photonic systems, and enables to directly quantify the impacts that noisy state preparation/measurement and finite data sampling have on parameter estimation. End-to-end variational frameworks can thus underpin powerful design and analysis tools for realizing quantum advantage in practical, robust sensors.
• Abstract（参考訳）: 量子相関を利用すると、従来の精度の限界を超えてセンシングが可能となり、そのようなセンサーが科学や工学の変革的なインパクトをもたらすことができる。 しかし、実際のデバイスはノイズ効果、アーキテクチャ制約、有限サンプリング率の影響の蓄積に直面しており、実用的な量子センサーの設計と成功は困難である。 したがって、センシングプロトコルの一端から他の端まで(プローブ状態の準備からパラメータ推定まで)の不完全さの最適化と解析を支援する数値的および理論的枠組みは、量子優位を広く実践するために不可欠である。 本稿では,パラメータ化された量子回路とニューラルネットワークがそれぞれ,量子センサダイナミクスと推定のためのトレーニング可能な適応モデルを形成する,量子センシングプロトコルのエンドツーエンドな変分フレームワークを提案する。 このフレームワークは一般的であり、任意の量子ビットアーキテクチャに適応することができる。我々は、閉じ込められたイオンとフォトニックシステムの ans\"atze を用いて実証し、ノイズ状態の準備/測定と有限データサンプリングがパラメータ推定に与える影響を直接定量化することができる。 これにより、エンドツーエンドの変分フレームワークは、実用的なロバストなセンサで量子優位性を実現するための強力な設計と分析ツールとなる。

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