論文の概要: Time-adaptive phase estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08930v1
- Date: Tue, 14 May 2024 19:49:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 15:05:10.360428
- Title: Time-adaptive phase estimation
- Title（参考訳）: 時間適応位相推定
- Authors: Brennan de Neeve, Andrey V. Lebedev, Vlad Negnevitsky, Jonathan P. Home,
- Abstract要約: 本稿では,事前位相知識に基づいて制御位相とコヒーレント進化時期を適応的に選択するベイズ位相推定手法を提案する。
既知理論境界に対する準最適性能を求め, 推定値の頑健性を示すとともに, 推定値が推定値のモデルで考慮されていない雑音に対する頑健性を示す。
この方法は、利用者の最小限の努力で、利用可能な事前知識と実験的な欠陥を考慮に入れた最適なソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Phase estimation is known to be a robust method for single-qubit gate calibration in quantum computers, while Bayesian estimation is widely used in devising optimal methods for learning in quantum systems. We present Bayesian phase estimation methods that adaptively choose a control phase and the time of coherent evolution based on prior phase knowledge. In the presence of noise, we find near-optimal performance with respect to known theoretical bounds, and demonstrate some robustness of the estimates to noise that is not accounted for in the model of the estimator, making the methods suitable for calibrating operations in quantum computers. We determine the utility of control parameter values using functions of the prior probability of the phase that quantify expected knowledge gain either in terms of expected narrowing of the posterior or expected information gain. In particular, we find that by maximising the rate of expected gain we obtain phase estimates having standard deviation a factor of 1.42 above the Heisenberg limit, which is the lowest value we know of for sequential phase estimation. The methods provide optimal solutions accounting for available prior knowledge and experimental imperfections with minimal effort from the user. The effect of many types of noise can be specified in the model of the measurement probabilities, and the rate of knowledge gain can easily be adjusted to account for times included in the measurement sequence other than the coherent evolution leading to the unknown phase, such as times required for state preparation or readout.
- Abstract（参考訳）: 位相推定は量子コンピュータにおける単一量子ビットゲートキャリブレーションの堅牢な方法として知られており、ベイズ推定は量子系における学習の最適な方法の考案に広く用いられている。
本稿では,事前位相知識に基づいて制御位相とコヒーレント進化時期を適応的に選択するベイズ位相推定手法を提案する。
雑音の存在下では、既知の理論的境界に関してほぼ最適性能を示し、推定値が推定器のモデルで考慮されていない雑音に対して頑健であることを示し、量子コンピュータの演算を校正するのに適する手法を提案する。
本研究では, 制御パラメータ値の有用性を, 事前確率関数を用いて決定し, 予測される知識の獲得を, 予測される情報ゲインの絞り込み, あるいは期待される情報ゲインのいずれにおいても定量化する。
特に、期待される利得の速度を最大化することにより、ハイゼンベルク極限より1.42倍高い標準偏差を持つ位相推定値が得られる。
この方法は、利用者の最小限の努力で、利用可能な事前知識と実験的な欠陥を考慮に入れた最適なソリューションを提供する。
測定確率のモデルでは、多くの種類のノイズの影響を特定でき、状態準備や読み出しに要する時間など、未知の位相につながるコヒーレント進化以外の測定シーケンスに含まれる時間を考慮して、知識獲得率を容易に調整することができる。
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