論文の概要: Optimal Low-Depth Quantum Signal-Processing Phase Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01583v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 10:33:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-07 13:24:39.578661
- Title: Optimal Low-Depth Quantum Signal-Processing Phase Estimation
- Title（参考訳）: 低深度量子信号の最適位相推定
- Authors: Yulong Dong, Jonathan A. Gross, Murphy Yuezhen Niu,
- Abstract要約: 本稿では,課題に対して頑健な量子信号生成位相推定アルゴリズムを導入し,最適性能を実現する。
超伝導2量子ビット実験において不要なスワップ角度を推定するために, 従来の標準偏差精度は10～4ドルであった。
我々の結果は量子フィッシャー情報に対して厳密に検証され、2量子ゲート学習の未整合精度を達成するためのプロトコルの能力を確認する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.029541734875307393
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum effects like entanglement and coherent amplification can be used to drastically enhance the accuracy of quantum parameter estimation beyond classical limits. However, challenges such as decoherence and time-dependent errors hinder Heisenberg-limited amplification. We introduce Quantum Signal-Processing Phase Estimation algorithms that are robust against these challenges and achieve optimal performance as dictated by the Cram\'{e}r-Rao bound. These algorithms use quantum signal transformation to decouple interdependent phase parameters into largely orthogonal ones, ensuring that time-dependent errors in one do not compromise the accuracy of learning the other. Combining provably optimal classical estimation with near-optimal quantum circuit design, our approach achieves an unprecedented standard deviation accuracy of $10^{-4}$ radians for estimating unwanted swap angles in superconducting two-qubit experiments, using low-depth ($<10$) circuits. This represents up to two orders of magnitude improvement over existing methods. Theoretically and numerically, we demonstrate the optimality of our algorithm against time-dependent phase errors, observing that the variance of the time-sensitive parameter $\varphi$ scales faster than the asymptotic Heisenberg scaling in the small-depth regime. Our results are rigorously validated against the quantum Fisher information, confirming our protocol's ability to achieve unmatched precision for two-qubit gate learning.
- Abstract（参考訳）: 絡み合いやコヒーレント増幅のような量子効果は、古典的な限界を超えた量子パラメータ推定の精度を大幅に向上させるのに使うことができる。
しかし、デコヒーレンスや時間依存誤差といった課題はハイゼンベルクの増幅を妨げている。
本稿では,これらの課題に対して頑健であり,Cram\'{e}r-Rao境界によって予測される最適性能を実現する量子信号生成位相推定アルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムは、相互依存型位相パラメータをほぼ直交型に分離するために量子信号変換を使用し、一方の時間依存誤差が他方の学習精度を損なわないことを保証している。
実証可能な古典的推定と準最適量子回路設計を組み合わせることで、超伝導2量子ビット実験において、低深さ(10ドル)の回路を用いて不要なスワップ角を推定するために、前例のない標準偏差精度10^{-4}$ラジアンを達成できる。
これは、既存の方法よりも最大で2桁改善されている。
理論的,数値的には,時間依存型位相誤差に対するアルゴリズムの最適性を示し,時間依存型パラメータ$\varphi$の分散が,低深さ系における漸近的ハイゼンベルクスケーリングよりも高速にスケールすることを示した。
我々の結果は量子フィッシャー情報に対して厳密に検証され、2量子ゲート学習の未整合精度を達成するためのプロトコルの能力を確認する。
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