論文の概要: Efficient inference of quantum system parameters by Approximate Bayesian Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00724v2
• Date: Fri, 2 Aug 2024 14:28:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 17:43:44.644548
• Title: Efficient inference of quantum system parameters by Approximate Bayesian Computation
• Title（参考訳）: 近似ベイズ計算による量子系パラメータの効率的な推論
• Authors: Lewis A. Clark, Jan Kolodynski,
• Abstract要約: 本稿では,測定データのライブラリーからのサンプリングにより可能性を回避するための近似ベイズ計算(ABC)アルゴリズムを提案する。 本研究では,2レベル原子と光学系をリアルタイムに探索する際に発生する光検出クリックパターンの解釈にABCを適用した。 我々の研究は、量子デバイスと関連する測定方法が複雑でなくても、高速パラメータ推論が可能であることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to efficiently infer system parameters is essential in any signal-processing task that requires fast operation. Dealing with quantum systems, a serious challenge arises due to substantial growth of the underlying Hilbert space with the system size. As the statistics of the measurement data observed, i.e. the likelihood, can no longer be easily computed, common approaches such as maximum-likelihood estimators or particle filters become impractical. To address this issue, we propose the use of the Approximate Bayesian Computation (ABC) algorithm, which evades likelihood computation by sampling from a library of measurement data -- a priori prepared for a given quantum device. We apply ABC to interpret photodetection click-patterns arising when probing in real time a two-level atom and an optomechanical system. For the latter, we consider both linear and non-linear regimes, in order to show how to tailor the ABC algorithm by understanding the quantum measurement statistics. Our work demonstrates that fast parameter inference may be possible no matter the complexity of a quantum device and the measurement scheme involved.
• Abstract（参考訳）: システムパラメータを効率的に推論する能力は、高速な操作を必要とする任意の信号処理タスクにおいて不可欠である。 量子システムとのディーリングはヒルベルト空間がシステムサイズで大きく成長することによる深刻な問題である。 観測された測定データの統計、すなわち、容易に計算できないため、最大形推定器や粒子フィルタのような一般的な手法は実用的ではない。 この問題に対処するために、与えられた量子デバイスに予め用意された測定データのライブラリーからサンプリングすることで、確率計算を回避できる近似ベイズ計算(ABC)アルゴリズムを提案する。 本研究では,2レベル原子と光学系をリアルタイムに探索する際に発生する光検出クリックパターンの解釈にABCを適用した。 後者については、線形と非線形の両方のレジームを考察し、量子計測統計を理解することによってABCアルゴリズムをカスタマイズする方法を示す。 我々の研究は、量子デバイスと関連する測定方法が複雑でなくても、高速パラメータ推論が可能であることを実証している。

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