論文の概要: Parameters estimation by fitting correlation functions of continuous quantum measurement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11955v1
- Date: Tue, 15 Oct 2024 18:00:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:42:00.663773
- Title: Parameters estimation by fitting correlation functions of continuous quantum measurement
- Title(参考訳): 連続量子計測における相関関数の適合によるパラメータ推定
- Authors: Pierre Guilmin, Pierre Rouchon, Antoine Tilloy,
- Abstract要約: 本研究では, 連続測定量子系のパラメータを, 測定信号の相関関数に適合させることにより簡易に推定する手法を提案する。
本研究は, 玩具の例と最近の超伝導回路の例において, シミュレーションにおけるアプローチを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: We propose a simple method to estimate the parameters of a continuously measured quantum system, by fitting correlation functions of the measured signal. We demonstrate the approach in simulation, both on toy examples and on a recent superconducting circuits experiment which proved particularly difficult to characterise using conventional methods. The idea is applicable to any system whose evolution is described by a jump or diffusive stochastic master equation. It allows the simultaneous estimation of many parameters, is practical for everyday use, is suitable for large Hilbert space dimensions, and takes into account experimental constraints such as detector imperfections and signal filtering and digitisation. Unlike existing methods, it also provides a direct way to understand how each parameter is estimated from the measured signal. This makes the approach interpretable, facilitates debugging, and enables validating the adequacy of a model with the observed data.
- Abstract(参考訳): 本研究では, 連続測定量子系のパラメータを, 測定信号の相関関数に適合させることにより簡易に推定する手法を提案する。
従来の手法では特に特徴付けが困難であった,最近の超伝導回路実験と玩具の例において,シミュレーションのアプローチを実証した。
この考え方は、進化がジャンプあるいは拡散確率的マスター方程式によって記述される任意の系に適用できる。
これは、多くのパラメータの同時推定を可能にし、日々の使用に実用的であり、大きなヒルベルト空間次元に適しており、検出器の不完全性や信号フィルタリング、デジタル化といった実験的制約を考慮に入れている。
既存の手法とは異なり、測定された信号から各パラメータがどのように推定されるかを理解する直接的な方法も提供する。
これにより、アプローチは解釈可能になり、デバッグが容易になり、観測されたデータでモデルの妥当性を検証することができる。
関連論文リスト
- Online Parameter Estimation for Continuously Monitored Quantum Systems [0.6554326244334868]
量子力学系における量子軌道に沿った静的パラメータや遅いパラメータのオンライン(リアルタイム,シングルショット)推定の問題について考察する。
ログ型関数の勾配に基づくアプローチを用いて未知パラメータの最大推定値を計算するアルゴリズムを定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T16:48:51Z) - Parameter estimation by learning quantum correlations in continuous
photon-counting data using neural networks [0.21990652930491852]
本稿では, 1つの測定で観測された量子プローブのパラメータ推定に, 人工ニューラルネットワークを用いた推論手法を提案する。
本稿では,この手法の精度をベイズ推定と比較し,情報検索の分野で最適であることを示す。
このアプローチは、量子センシングや量子イメージングのような応用に関係のある、光子計数データを用いた量子パラメータ推定のための有望で効率的なツールを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T18:00:02Z) - Evolution of many-body systems under ancilla quantum measurements [58.720142291102135]
本研究では,多体格子系をアシラリー自由度に結合させることにより量子測度を実装するという概念について検討する。
従来より抽象的なモデルで見られたように, アンタングリング・エンタングリング測定によって引き起こされる遷移の証拠を見いだす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T13:06:40Z) - Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。
サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。
格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-12T15:06:32Z) - Correlation functions for realistic continuous quantum measurement [0.0]
本稿では,量子系を連続的に観測する際に測定した信号の$n$ポイント相関関数の正確な式を,自己完結型かつアクセス可能な導出法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T23:45:22Z) - Compensating for non-linear distortions in controlled quantum systems [0.0]
実験プラットフォームにおける入力フィールドの歪みはモデルの精度を変化させ、予測されたダイナミクスを乱す。
任意の長さと大きさの非線形伝達関数に適した歪みを推定する有効な方法を提案する。
我々は、単一のRydberg原子系の数値的な例に対して、我々のアプローチをうまくテストした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T14:02:39Z) - Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations [114.17826109037048]
通常の微分方程式(ODE)は、機械学習において最近多くの注目を集めている。
理論的な側面、例えば、統計的推定の識別可能性と特性は、いまだに不明である。
本稿では,1つの軌道からサンプリングされた等間隔の誤差のない観測結果から,同次線形ODE系の同定可能性について十分な条件を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T06:46:38Z) - Arbitrary Marginal Neural Ratio Estimation for Simulation-based
Inference [7.888755225607877]
本稿では,数値積分に頼らずにパラメータの任意の部分集合に対する償却推論を可能にする新しい手法を提案する。
重力波観測による二元ブラックホール系のパラメータ推定法の適用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-01T14:35:46Z) - Leveraging Global Parameters for Flow-based Neural Posterior Estimation [90.21090932619695]
実験観測に基づくモデルのパラメータを推定することは、科学的方法の中心である。
特に困難な設定は、モデルが強く不確定であるとき、すなわち、パラメータの異なるセットが同一の観測をもたらすときである。
本稿では,グローバルパラメータを共有する観測の補助的セットによって伝達される付加情報を利用して,その不確定性を破る手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T12:23:13Z) - Probing the topological Anderson transition with quantum walks [48.7576911714538]
光線形ネットワークにおける1次元量子ウォークについて考察する。
ウォーカーの確率分布を直接監視するオプションは、この光学プラットフォームを1次元トポロジカルアンダーソン転移のユニークなシグネチャの実験的観察に最適である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-01T21:19:15Z) - Gaussian Process States: A data-driven representation of quantum
many-body physics [59.7232780552418]
我々は、絡み合った多体量子状態をコンパクトに表現するための、新しい非パラメトリック形式を示す。
この状態は、非常にコンパクトで、体系的に即効性があり、サンプリングに効率的である。
また、量子状態に対する普遍的な近似器として証明されており、データセットのサイズが大きくなるにつれて、絡み合った多体状態も捉えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-27T15:54:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。