論文の概要: More buck-per-shot: Why learning trumps mitigation in noisy quantum sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00197v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 19:51:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 06:56:01.978383
• Title: More buck-per-shot: Why learning trumps mitigation in noisy quantum sensing
• Title（参考訳）: ノイズの多い量子センシングにおいて、学習が緩和する理由
• Authors: Aroosa Ijaz, C. Huerta Alderete, Frédéric Sauvage, Lukasz Cincio, M. Cerezo, Matthew L. Goh,
• Abstract要約: 我々は,誤差軽減,推論技術,あるいはそれらの組み合わせにショットを投入することで,ノイズの多い量子センサの感度を(ショット)予算で向上できるかどうかを検討した。 その結果,ゼロノイズ外挿法のコストは,その利点を上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3562485774739681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum sensing is one of the most promising applications for quantum technologies. However, reaching the ultimate sensitivities enabled by the laws of quantum mechanics can be a challenging task in realistic scenarios where noise is present. While several strategies have been proposed to deal with the detrimental effects of noise, these come at the cost of an extra shot budget. Given that shots are a precious resource for sensing -- as infinite measurements could lead to infinite precision -- care must be taken to truly guarantee that any shot not being used for sensing is actually leading to some metrological improvement. In this work, we study whether investing shots in error-mitigation, inference techniques, or combinations thereof, can improve the sensitivity of a noisy quantum sensor on a (shot) budget. We present a detailed bias-variance error analysis for various sensing protocols. Our results show that the costs of zero-noise extrapolation techniques outweigh their benefits. We also find that pre-characterizing a quantum sensor via inference techniques leads to the best performance, under the assumption that the sensor is sufficiently stable.
• Abstract（参考訳）: 量子センシングは、量子技術の最も有望な応用の1つである。 しかし、量子力学の法則によって実現される究極の感度に到達することは、ノイズが存在する現実的なシナリオでは難しい課題である。 ノイズの有害な影響に対処するためのいくつかの戦略が提案されているが、これらは追加のショット予算のコストがかかる。 ショットは、無限の計測が無限の精度に繋がる可能性があるため、センシングに使われていないショットが実際にある種の気象学的改善につながることを真に保証するために、注意する必要がある。 本研究では, 誤差緩和, 推論技術, あるいはそれらの組み合わせに対する投資が, ノイズの多い量子センサの感度を(ショット)予算で向上させるかどうかを検討する。 各種センサプロトコルに対する詳細なバイアス分散誤差解析について述べる。 その結果,ゼロノイズ外挿法のコストは,その利点を上回ることがわかった。 また, センサが十分に安定しているという仮定の下で, 推論技術による量子センサのプリキャラクタリゼーションが, 最高の性能をもたらすことも見いだした。

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