論文の概要: Bayesian Quantum Amplitude Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04394v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 18:09:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:40:12.181208
• Title: Bayesian Quantum Amplitude Estimation
• Title（参考訳）: ベイズ量子振幅推定
• Authors: Alexandra Ramôa, Luis Paulo Santos,
• Abstract要約: 本稿では,量子振幅推定のための雑音対応ベイズアルゴリズムであるBAEを紹介する。 我々は,BAEがハイゼンベルク限界推定を達成し,他の手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License:
• Abstract: Quantum amplitude estimation is a fundamental routine that offers a quadratic speed-up over classical approaches. The original QAE protocol is based on phase estimation. The associated circuit depth and width, and the assumptions of fault tolerance, are unfavorable for near-term quantum technology. Subsequent approaches attempt to replace the original protocol with hybrid iterative quantum-classical strategies. In this work, we introduce BAE, a noise-aware Bayesian algorithm for QAE that combines quantum circuits with a statistical inference backbone. BAE can dynamically characterize device noise and adapt to it in real-time. Problem-specific insights and approximations are used to keep the problem tractable. We further propose an annealed variant of BAE, drawing on methods from statistical inference, to enhance statistical robustness. Our proposal is parallelizable in both quantum and classical components, offers tools for fast noise model assessment, and can leverage preexisting information. Additionally, it accommodates experimental limitations and preferred cost trade-offs. We show that BAE achieves Heisenberg-limited estimation and benchmark it against other approaches, demonstrating its competitive performance in both noisy and noiseless scenarios.
• Abstract（参考訳）: 量子振幅推定は、古典的アプローチよりも2次的なスピードアップを提供する基本的なルーチンである。 元々のQAEプロトコルは位相推定に基づいている。 関連する回路深さと幅、および耐故障性の仮定は、短期量子技術には好ましくない。 その後のアプローチでは、元のプロトコルをハイブリッドな反復的量子古典戦略に置き換えようとしている。 本研究では,量子回路と統計的推論バックボーンを組み合わせたQAEのための雑音対応ベイズアルゴリズムであるBAEを紹介する。 BAEはデバイスノイズを動的に特徴付け、リアルタイムで適応することができる。 問題固有の洞察と近似は、問題を抽出しやすくするために使用されます。 さらに,統計的ロバスト性を高めるため,統計的推測法に基づくBAEの焼鈍変種を提案する。 提案手法は量子と古典の両方で並列化可能であり, 高速ノイズモデル評価のためのツールを提供し, 既存の情報を活用することができる。 さらに、実験的な制限と、望ましいコストトレードオフに対応している。 我々は,BAEがハイゼンベルク限定推定を達成し,それを他の手法と比較し,ノイズのないシナリオとノイズのないシナリオの両方で競合性能を示す。

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