論文の概要: Bayesian Quantum Amplitude Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04394v2
• Date: Wed, 09 Jul 2025 15:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 15:30:51.958234
• 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: 量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。 耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。 本稿では,振幅推定アルゴリズムのベンチマークを提案し,他の手法に対してBAEをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present BAE, a problem-tailored and noise-aware Bayesian algorithm for quantum amplitude estimation. In a fault tolerant scenario, BAE is capable of saturating the Heisenberg limit; if device noise is present, BAE can dynamically characterize it and self-adapt. We further propose aBAE, an annealed variant of BAE drawing on methods from statistical inference, to enhance robustness. Our proposals are parallelizable in both quantum and classical components, offer tools for fast noise model assessment, and can leverage preexisting information. Additionally, they accommodate experimental limitations and preferred cost trade-offs. We propose a robust benchmark for amplitude estimation algorithms and use it to test BAE against other approaches, demonstrating its competitive performance in both noisy and noiseless scenarios. In both cases, it achieves lower error than any other algorithm as a function of the cost. In the presence of decoherence, it is capable of learning when other algorithms fail.
• Abstract（参考訳）: 量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。 耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。 さらに,統計的推測法に基づくBAEの焼鈍版であるaBAEを提案し,ロバスト性を高める。 我々の提案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、コストトレードオフが望ましい。 本稿では、振幅推定アルゴリズムの頑健なベンチマークを提案し、他の手法に対するBAEのテストに使用し、ノイズのないシナリオとノイズのないシナリオの両方において、その競合性能を実証する。 どちらの場合も、コストの関数として他のどのアルゴリズムよりも低い誤差を達成する。 デコヒーレンスの存在下では、他のアルゴリズムが失敗したときに学習することができる。

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