論文の概要: QuanEstimation.jl: An open-source Julia framework for quantum parameter estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12066v1
- Date: Mon, 20 May 2024 14:37:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 12:55:09.398401
- Title: QuanEstimation.jl: An open-source Julia framework for quantum parameter estimation
- Title（参考訳）: QuanEstimation.jl: 量子パラメータ推定のためのオープンソースのJuliaフレームワーク
- Authors: Huai-Ming Yu, Jing Liu,
- Abstract要約: QuanEstimation.jlは、量子パラメータ推定におけるスキーム評価と設計のためのオープンソースのJuliaフレームワークである。
独立パッケージとしても、最近開発されたハイブリッド言語(Python-Julia)パッケージQuanEstimationの計算コアとしても使用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.833708891059351
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As the main theoretical support of quantum metrology, quantum parameter estimation must follow the steps of quantum metrology towards the applied science and industry. Hence, optimal scheme design will soon be a crucial and core task for quantum parameter estimation. To efficiently accomplish this task, software packages aimed at computer-aided design are in high demand. In response to this need, we hereby introduce QuanEstimation.jl, an open-source Julia framework for scheme evaluation and design in quantum parameter estimation. It can be used either as an independent package or as the computational core of the recently developed hybrid-language (Python-Julia) package QuanEstimation [Phys. Rev. Res. 4, 043057 (2022)]. Utilizing this framework, the scheme evaluation and design in quantum parameter estimation can be readily performed, especially when quantum noises exist.
- Abstract（参考訳）: 量子力学の主要な理論的支援として、量子パラメータ推定は応用科学や産業への量子力学のステップに従う必要がある。
したがって、最適スキーム設計は量子パラメータ推定にとってまもなく重要かつ中核的な課題となる。
この課題を効果的に解決するために,コンピュータ支援設計を目的としたソフトウェアパッケージが要求されている。
このニーズに応えて、我々は量子パラメータ推定におけるスキーム評価と設計のためのオープンソースのJuliaフレームワークであるQuanEstimation.jlを紹介する。
独立パッケージとして、あるいは最近開発されたハイブリッド言語(Python-Julia)パッケージQuanEstimation [Phys. Res. 4, 043057 (2022)]の計算コアとして使用することができる。
この枠組みを用いることで、特に量子ノイズが存在する場合、量子パラメータ推定におけるスキームの評価と設計が容易に行える。
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