Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning the physics of open quantum systems from experiments

論文の概要: Learning the physics of open quantum systems from experiments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00078v1
Date: Tue, 26 Nov 2024 19:23:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-08 08:17:55.020796
Title: Learning the physics of open quantum systems from experiments
Title（参考訳）: 実験からオープン量子系の物理を学ぶ
Authors: Alexandra Ramôa,
Abstract要約: この論文は、実験データを用いて量子システムを特徴づけるツールとして適応推論を探求する。ベイズの実験設計と高度なモンテカルロ手法を用いてハミルトン作用素とクラウス作用素を学習するためのアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
License:
Abstract: This thesis explores adaptive inference as a tool to characterize quantum systems using experimental data, with applications in sensing, calibration, control, and metrology. I propose and test algorithms for learning Hamiltonian and Kraus operators using Bayesian experimental design and advanced Monte Carlo techniques, including Sequential and Hamiltonian Monte Carlo. Application to the characterization of quantum devices from IBMQ shows a robust performance, surpassing the built-in characterization functions of Qiskit for the same number of measurements. Introductions to Bayesian statistics, experimental design, and numerical integration are provided, as well as an overview of existing literature.
Abstract（参考訳）: この論文は、適応推論を実験データを用いて量子システムを特徴づけるツールとして探求し、センシング、校正、制御、気象学に応用する。ベイズの実験設計と、Sequential や Hamiltonian Monte Carlo を含む高度なモンテカルロ手法を用いて、ハミルトン作用素とクラウス作用素を学習するためのアルゴリズムを提案し、検証する。 IBMQの量子デバイスのキャラクタリゼーションへの応用は、同じ数の測定値に対して、Qiskitの内蔵されたキャラクタリゼーション機能を上回る、堅牢なパフォーマンスを示している。ベイズ統計、実験設計、数値積分の紹介、および既存の文献の概要について述べる。

関連論文リスト

Digital quantum simulation of bosonic systems and quantum complementarity [0.0]
多くの粒子ボソニック系と複雑な光学実験装置は、古典的なシミュレーション手法に重大な課題をもたらす。我々は、IBMの量子コンピュータにおけるアフシャーの実験のインターフェロメトリの変種をデジタル的にシミュレートする。我々はこれらの実験を、更新された量子補性原理の枠組みの中で分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-03T21:04:34Z)
Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
Wigner State and Process Tomography on Near-Term Quantum Devices [0.0]
短期量子デバイスに対する走査型トモグラフィーの実験的アプローチを提案する。このアプローチは、量子状態と作用素のウィグナー型表現に基づいている。 Pythonベースのソフトウェアパッケージ texttDROPStomo を使って直接実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-24T16:22:51Z)
Mathematical approaches for characterization, control, calibration and validation of a quantum computing device [0.4499833362998487]
本報告では,quditデバイスの特性と最適制御から,結果の検証に至るまで,すべての手順について述べる。報告書の目標は、量子コンピューティングに初めて興味を持つ学生や研究者、特に計算数学者への紹介を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-25T17:23:29Z)
Quantum Simulations in Effective Model Spaces (I): Hamiltonian Learning-VQE using Digital Quantum Computers and Application to the Lipkin-Meshkov-Glick Model [0.0]
我々は、反復型ハイブリッド古典量子アルゴリズム、ハミルトン学習変分量子固有解法(HL-VQE)を導入する。 HL-VQEはLipkin-Meshkov-Glickモデル計算において指数関数的改善をもたらす。この研究は、核システムの記述のための絡み合い駆動量子アルゴリズムの開発におけるステップを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-14T21:10:02Z)
A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
Numerical and geometrical aspects of flow-based variational quantum Monte Carlo [4.2463407840464615]
本稿では、場の振幅(可変四角形)に基づくボソンの例に焦点を当てる。 PyTorchコードの実装をガイドするために、いくつかの実用的な命令が提供されている。このレビューは、機械学習と量子情報科学に関心のある研究者が利用できることを意図している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-28T15:04:29Z)
Quantum circuits for the preparation of spin eigenfunctions on quantum computers [63.52264764099532]
ハミルトン対称性は、関連する多粒子波動関数を分類するための重要な道具である。この研究は、量子コンピュータ上の全スピン固有関数の正確かつ近似的な準備のための量子回路を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-19T00:21:46Z)
Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
Preparing random states and benchmarking with many-body quantum chaos [48.044162981804526]
時間に依存しないハミルトン力学の下で自然にランダム状態アンサンブルの出現を予測し、実験的に観察する方法を示す。観測されたランダムアンサンブルは射影測定から現れ、より大きな量子系のサブシステムの間に構築された普遍的相関に密接に関連している。我々の研究は、量子力学におけるランダム性を理解するための意味を持ち、より広い文脈でのこの概念の適用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-05T08:32:43Z)

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。