論文の概要: Robust Quantum Sensing with Multiparameter Decorrelation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07907v1
- Date: Mon, 13 May 2024 16:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 12:56:21.381782
- Title: Robust Quantum Sensing with Multiparameter Decorrelation
- Title(参考訳): 多パラメータデコレーションを用いたロバスト量子センシング
- Authors: Shah Saad Alam, Victor E. Colussi, John Drew Wilson, Jarrod T. Reilly, Michael A. Perlin, Murray J. Holland,
- Abstract要約: 我々は、どんな量子プラットフォームにも適応可能な新しいアプローチを開発し、堅牢なセンシングプロトコルを設計する。
我々は,機械学習エージェントを,潜在的検出プロトコルの空間をはるかに大きくして誘導する情報理論的目標を同定する。
パラメータ空間の統計的解析による結果とベイズ推論に対するデコレーションの効果を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.15705429611931054
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of a quantum sensor is fundamentally limited by noise. This noise is particularly damaging when it becomes correlated with the readout of a target signal, caused by fluctuations of the sensor's operating parameters. These uncertainties limit sensitivity in a way that can be understood with multiparameter estimation theory. We develop a new approach, adaptable to any quantum platform, for designing robust sensing protocols that leverages multiparameter estimation theory and machine learning to decorrelate a target signal from fluctuating off-target (``nuisance'') parameters. Central to our approach is the identification of information-theoretic goals that guide a machine learning agent through an otherwise intractably large space of potential sensing protocols. As an illustrative example, we apply our approach to a reconfigurable optical lattice to design an accelerometer whose sensitivity is decorrelated from lattice depth noise. We demonstrate the effect of decorrelation on outcomes and Bayesian inferencing through statistical analysis in parameter space, and discuss implications for future applications in quantum metrology and computing.
- Abstract(参考訳): 量子センサの性能は基本的にノイズによって制限される。
このノイズは、センサの動作パラメータの変動に起因するターゲット信号の読み出しと相関すると特に損傷を受ける。
これらの不確実性は、マルチパラメータ推定理論で理解できる方法で感度を制限する。
我々は、任意の量子プラットフォームに適用可能な新しいアプローチを開発し、マルチパラメータ推定理論と機械学習を利用した堅牢なセンシングプロトコルを設計し、ターゲット信号が変動するオフターゲット(``nuisance'')パラメータからデコレーションする。
われわれのアプローチの中心は、機械学習エージェントを潜在的検出プロトコルの非常に大きな空間を通して誘導する情報理論的目標の同定である。
提案手法を再構成可能な光学格子に適用し,感度が格子深さノイズと非相関な加速度センサを設計する。
本稿では,パラメータ空間における統計的解析による結果とベイズ推論に対するデコリレーションの効果を実証し,量子力学および計算における将来の応用への示唆について論じる。
関連論文リスト
- Exponential entanglement advantage in sensing correlated noise [16.70008024600165]
相関雑音の知覚における指数的量子優位性の新しい形式を提案する。
絡み合いは、小さなパラメータを推定する感度を指数関数的に向上させる可能性があることを示す。
我々の研究は、絡み合いに基づく感覚の優位性を達成するための新しい道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T10:15:21Z) - Uncertain Quantum Critical Metrology: From Single to Multi Parameter Sensing [0.0]
制御パラメータの不確かさが臨界センサーの感度に与える影響を示す。
有限サイズのシステムでは、パラメータ推定における量子的優位性を維持しながら、多体プローブが耐えうる不確実性の量の間のトレードオフを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-29T11:50:21Z) - End-to-end variational quantum sensing [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T19:00:04Z) - Optical Quantum Sensing for Agnostic Environments via Deep Learning [59.088205627308]
本稿では,革新的な深層学習に基づく量子センシング手法を提案する。
これにより、光学量子センサーは、非依存環境でハイゼンベルク限界(HL)に達することができる。
我々の発見は、光学量子センシングタスクを加速する新しいレンズを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T09:46:05Z) - Variational waveguide QED simulators [58.720142291102135]
導波管QEDシミュレータは1次元フォトニックバンドギャップ材料と相互作用する量子エミッタによって構成される。
ここでは、これらの相互作用がより効率的な変分量子アルゴリズムを開発するためのリソースとなることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T18:55:08Z) - Improve Noise Tolerance of Robust Loss via Noise-Awareness [60.34670515595074]
本稿では,NARL-Adjuster(NARL-Adjuster for brevity)と呼ばれる,ハイパーパラメータ予測関数を適応的に学習するメタラーニング手法を提案する。
4つのSOTAロバストな損失関数を我々のアルゴリズムに統合し,提案手法の一般性および性能をノイズ耐性と性能の両面で検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T04:54:58Z) - Optimizing one-axis twists for variational Bayesian quantum metrology [0.0]
特に、量子ビット位相推定(回転センシング)は、電場センシング、磁気メソメトリー、原子時計、ジャイロスコープへの応用において、ユビキタスな問題として現れる。
任意軸ツイストアンサーゼと呼ばれるパラメタライズド符号化および復号化プロトコルの新たなファミリーを提案する。
対象推定誤差を達成するのに必要な1軸ツイスト数を大幅に削減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-23T16:45:15Z) - Optimizing quantum-enhanced Bayesian multiparameter estimation of phase and noise in practical sensors [0.40151799356083057]
我々は、幅広いリソースの標準量子限界を超えて動作する実用的なセンサーの可能性を利用する方法を示す。
以上の結果から,多パラメータアプローチをノイズアパラタで最適化することは,広帯域の標準量子限界を超える実用的センサの可能性を完全に活用するための重要なツールであることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T08:45:49Z) - Analytical and experimental study of center line miscalibrations in M\o
lmer-S\o rensen gates [51.93099889384597]
モルマー・ソレンセンエンタングゲートの誤校正パラメータの系統的摂動展開について検討した。
我々はゲート進化演算子を計算し、関連する鍵特性を得る。
我々は、捕捉されたイオン量子プロセッサにおける測定値に対して、モデルからの予測をベンチマークすることで検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T10:56:16Z) - Performance of teleportation-based error correction circuits for bosonic
codes with noisy measurements [58.720142291102135]
テレポーテーションに基づく誤り訂正回路を用いて、回転対称符号の誤り訂正能力を解析する。
マイクロ波光学における現在達成可能な測定効率により, ボソニック回転符号の破壊ポテンシャルは著しく低下することが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T16:12:13Z) - Accurate methods for the analysis of strong-drive effects in parametric
gates [94.70553167084388]
正確な数値と摂動解析手法を用いて効率的にゲートパラメータを抽出する方法を示す。
我々は,$i$SWAP, Control-Z, CNOT など,異なる種類のゲートに対する最適操作条件を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-06T02:02:54Z)
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。