論文の概要: State estimation with quantum extreme learning machines beyond the scrambling time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06782v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 18:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 17:19:05.381329
• Title: State estimation with quantum extreme learning machines beyond the scrambling time
• Title（参考訳）: 量子極端学習マシンによる衝突時間を超える状態推定
• Authors: Marco Vetrano, Gabriele Lo Monaco, Luca Innocenti, Salvatore Lorenzo, G. Massimo Palma,
• Abstract要約: 我々は、多くの異なる種類の力学に対して、スクランブル時間を超えても効率的な状態推定が可能であることを示している。 これらの結果は、堅牢なQELMベースの状態推定プロトコルのための有望な場所を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum extreme learning machines (QELMs) leverage untrained quantum dynamics to efficiently process information encoded in input quantum states, avoiding the high computational cost of training more complicated nonlinear models. On the other hand, quantum information scrambling (QIS) quantifies how the spread of quantum information into correlations makes it irretrievable from local measurements. Here, we explore the tight relation between QIS and the predictive power of QELMs. In particular, we show efficient state estimation is possible even beyond the scrambling time, for many different types of dynamics -- in fact, we show that in all the cases we studied, the reconstruction efficiency at long interaction times matches the optimal one offered by random global unitary dynamics. These results offer promising venues for robust experimental QELM-based state estimation protocols, as well as providing novel insights into the nature of QIS from a state estimation perspective.
• Abstract（参考訳）: 量子エクストリームラーニングマシン(QELM)は、訓練されていない量子力学を利用して入力量子状態に符号化された情報を効率的に処理する。 一方、量子情報スクランブル(QIS)は、量子情報の相関関係への拡散が、局所的な測定から不可能であることを示す。 本稿では,QISとQELMの予測力の密接な関係について考察する。 特に、多くの異なる種類のダイナミクスに対して、効率的な状態推定が可能であることを示し、実際、研究したすべてのケースにおいて、長時間の相互作用時間における再構成効率は、ランダムなグローバルユニタリダイナミクスによって提供される最適値と一致することを示す。 これらの結果から,堅牢なQELMに基づく状態推定プロトコルの実現と,状態推定の観点からのQISの性質に関する新たな洞察が期待できる。

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