論文の概要: Optimal Hamiltonian recognition of unknown quantum dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13067v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 16:31:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:58:00.971350
- Title: Optimal Hamiltonian recognition of unknown quantum dynamics
- Title(参考訳): 未知量子力学の最適ハミルトン認識
- Authors: Chengkai Zhu, Shuyu He, Yu-Ao Chen, Lei Zhang, Xin Wang,
- Abstract要約: 我々は、既知のハミルトニアン集合からハミルトニアン支配量子力学を識別するフレームワークであるハミルトニアン認識を導入する。
2つの量子信号処理構造上のコヒーレント関数シミュレーションのための量子アルゴリズムを開発した。
超伝導量子プロセッサ上でのプロトコルの有効性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.075075598775758
- License:
- Abstract: Identifying unknown Hamiltonians from their quantum dynamics is a pivotal challenge in quantum technologies and fundamental physics. In this paper, we introduce Hamiltonian recognition, a framework that bridges quantum hypothesis testing and quantum metrology, aiming to identify the Hamiltonian governing quantum dynamics from a known set of Hamiltonians. To identify $H$ for an unknown qubit quantum evolution $\exp(-iH\theta)$ with unknown $\theta$, from two or three orthogonal Hamiltonians, we develop a quantum algorithm for coherent function simulation, built on two quantum signal processing (QSP) structures. It can simultaneously realize a target polynomial based on measurement results regardless of the chosen signal unitary for the QSP. Utilizing semidefinite optimization and group representation theory, we prove that our methods achieve the optimal average success probability, taken over possible Hamiltonians $H$ and parameters $\theta$, decays as $O(1/k)$ with $k$ queries of the unknown unitary transformation. Furthermore, we demonstrate the validity of our protocol on a superconducting quantum processor. This work presents an efficient method to recognize Hamiltonians from limited queries of the dynamics, opening new avenues in composite channel discrimination and quantum metrology.
- Abstract(参考訳): 量子力学から未知のハミルトンを同定することは、量子技術と基礎物理学において重要な課題である。
本稿では,量子仮説テストと量子距離論を橋渡しするフレームワークであるハミルトニアン認識を紹介し,既知のハミルトニアン集合からハミルトニアンが支配する量子力学を同定することを目的とする。
未知の量子ビット量子進化に対する$H$を2つまたは3つの直交ハミルトニアンの未知の$\exp(-iH\theta)$で同定するために、2つの量子信号処理(QSP)構造上に構築されたコヒーレント関数シミュレーションのための量子アルゴリズムを開発した。
QSPに対して選択された信号のユニタリにかかわらず、測定結果に基づいて目標多項式を同時に実現することができる。
半定値最適化と群表現理論を利用して、我々の手法が最適平均成功確率を達成し、可能なハミルトニアン$H$とパラメータ$\theta$、未知のユニタリ変換のクエリで$O(1/k)$として崩壊することを証明する。
さらに,超伝導量子プロセッサ上でのプロトコルの有効性を示す。
この研究は、力学の限られたクエリからハミルトニアンを認識する効率的な方法を示し、合成チャネルの識別と量子メトロジーにおける新しい道を開く。
関連論文リスト
- Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T07:18:09Z) - Truncation technique for variational quantum eigensolver for Molecular
Hamiltonians [0.0]
変分量子固有解法(VQE)はノイズ量子デバイスのための最も有望な量子アルゴリズムの1つである。
そこで本研究では, トランケートされたハミルトニアンを用いて, 最適化手順を開始する物理直感的なトランケーション手法を提案する。
この戦略により、量子コンピュータ上でのハミルトニアンの期待値に対する必要な評価回数を減らすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T18:45:12Z) - Expanding Hardware-Efficiently Manipulable Hilbert Space via Hamiltonian
Embedding [9.219297088819634]
多くの有望な量子アプリケーションは指数的に大きなスパースハミルトニアンの効率的な量子シミュレーションに依存する。
本稿では,ハミルトニアン埋め込みという手法を提案する。
このテクニックは、より大きくより構造化された量子系の進化にそれを埋め込むことによって、望ましいスパース・ハミルトンをシミュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T18:19:29Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T18:00:01Z) - Theory of Quantum Generative Learning Models with Maximum Mean
Discrepancy [67.02951777522547]
量子回路ボルンマシン(QCBM)と量子生成逆ネットワーク(QGAN)の学習可能性について検討する。
まず、QCBMの一般化能力を解析し、量子デバイスがターゲット分布に直接アクセスできる際の優位性を同定する。
次に、QGANの一般化誤差境界が、採用されるAnsatz、クォーディットの数、入力状態に依存することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-10T08:05:59Z) - Algebraic Compression of Quantum Circuits for Hamiltonian Evolution [52.77024349608834]
時間依存ハミルトニアンの下でのユニタリ進化は、量子ハードウェアにおけるシミュレーションの重要な構成要素である。
本稿では、トロッターステップを1ブロックの量子ゲートに圧縮するアルゴリズムを提案する。
この結果、ハミルトニアンのある種のクラスに対する固定深度時間進化がもたらされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T19:38:01Z) - Variational Quantum Eigensolver for SU($N$) Fermions [0.0]
変分量子アルゴリズムは、ノイズの多い中間スケール量子コンピュータのパワーを活用することを目的としている。
変分量子固有解法を$N$成分フェルミオンの基底状態特性の研究に応用する。
提案手法は,多体系の電流ベース量子シミュレータの基礎を定式化したものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T16:39:30Z) - The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep
Learning [84.33745072274942]
線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。
ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T17:24:29Z) - A Hybrid Quantum-Classical Hamiltonian Learning Algorithm [6.90132007891849]
ハミルトン学習は、量子デバイスと量子シミュレータの認定に不可欠である。
本研究では,ハミルトニアン作用素の係数を求めるために,ハイブリッド量子古典ハミルトン学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T15:15:58Z) - Information Scrambling in Computationally Complex Quantum Circuits [56.22772134614514]
53量子ビット量子プロセッサにおける量子スクランブルのダイナミクスを実験的に検討する。
演算子の拡散は効率的な古典的モデルによって捉えられるが、演算子の絡み合いは指数関数的にスケールされた計算資源を必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-21T22:18:49Z) - Hybrid Quantum-Classical Eigensolver Without Variation or Parametric
Gates [0.0]
本稿では,電子量子系の固有エネルギースペクトルを得る方法を提案する。
これは、量子系のハミルトニアンを有限有効ヒルベルト空間に射影することで達成される。
実効ハミルトニアンの対応する対角線および対角線の項を測定するための短深さ量子回路を作成するプロセスを与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-26T02:31:24Z)
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。