論文の概要: Efficient Sampling for Pauli Measurement-Based Shadow Tomography in Direct Fidelity Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03512v1
- Date: Tue, 07 Jan 2025 04:09:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:46:32.524859
- Title: Efficient Sampling for Pauli Measurement-Based Shadow Tomography in Direct Fidelity Estimation
- Title(参考訳): 直接忠実度推定におけるパウリ計測に基づくシャドウトモグラフィーの効率的なサンプリング
- Authors: Hyunho Cha, Jungwoo Lee,
- Abstract要約: 同様の戦略は古典的な影から導き出すことができる。
具体的には,GHZおよびW状態を用いてDFEを行うために,パウリ測定を用いた効率的な手法について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.513787113118679
- License:
- Abstract: A constant number of random Clifford measurements allows the classical shadow protocol to perform Direct Fidelity Estimation (DFE) with high precision. However, estimating properties of an unknown quantum state is expected to be more feasible with random Pauli measurements than with random Clifford measurements in the near future. Inspired by the importance sampling technique applied to sampling Pauli measurements for DFE, we show that similar strategies can be derived from classical shadows. Specifically, we describe efficient methods using Pauli measurements to perform DFE with GHZ and W states, establishing tighter bounds ($\approx \times 14.22$ for GHZ, $\approx \times 16$ for W) on the number of measurements required for desired precision.
- Abstract(参考訳): ランダムなクリフォード測定の定数により、古典的なシャドウプロトコルは高い精度で直接忠実度推定(DFE)を行うことができる。
しかし、未知の量子状態の性質を推定することは、近い将来、ランダムなクリフォード測度よりも、ランダムなパウリ測度でより実現可能であると期待されている。
DFEのためのパウリ測定のサンプリングに応用された重要サンプリング技術に触発されて、同様の戦略が古典的な影から導出されることを示す。
具体的には, GHZ および W 状態で DFE を実行するために Pauli 測定を用いた効率的な手法を記述し, 所望の精度に必要な測定値について, より厳密な境界 (GHZ に対して 14.22$, $\approx において 16$) を確立する。
関連論文リスト
- Reducing Depth and Measurement Weights in Pauli-based Computation [0.0]
パウリベースの計算(英: Pauli-based calculation, PBC)は、マジック状態量子ビット上の独立かつ互換のパウリ測度の適応シーケンスによって導かれる、普遍的な測定に基づく量子計算モデルである。
本稿では,パウリ測度とそれに関連するテクスクリットの複雑さを減少させる新しい方法を提案する。
また、このモデルの計算深度を下げる方法についても示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T18:00:11Z) - REAL Sampling: Boosting Factuality and Diversity of Open-Ended Generation via Asymptotic Entropy [93.8400683020273]
大規模言語モデル(LLM)の復号法は通常、事実性の確保と多様性の維持のトレードオフに苦慮する。
核サンプリングにおける事実性および多様性を向上させる復号法であるREALサンプリングを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T21:44:49Z) - On Optimal Sampling for Learning SDF Using MLPs Equipped with Positional Encoding [76.78321723602636]
我々は、好ましくない副作用を伴わずに、正確な暗黙の場を学習するための適切なサンプリング率を決定するツールを考案した。
PEを具備したPEは、PE層の最高周波数成分よりも内在周波数がはるかに高いことが観察された。
SDFフィッティングの設定において,この推奨サンプリングレートは正確なフィッティング結果の確保に十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-02T10:51:52Z) - Haar-random and pretty good measurements for Bayesian state estimation [0.0]
我々は、純状態の均一なアンサンブルに対して、IDD列のランダムな測定値の平均忠実度を導出する。
混合量子状態のアンサンブルに対して、ユニタリな2-設計で定義される測定値がハールランダムなユニタリで定義される値と密接に近似していることが分かる。
単発更新では、Petzリカバリマップを用いて、かなり良いベイズ平均推定値が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T15:54:17Z) - Guaranteed efficient energy estimation of quantum many-body Hamiltonians
using ShadowGrouping [55.47824411563162]
量子多体系のエネルギーの推定は、様々な研究分野におけるパラダイム的な課題である。
本研究の目的は,全測定予算から最も高い証明可能な精度が得られる単一キュービット計測による最適戦略を見出すことである。
私たちはShadowGroupingと呼ばれる実用的で効率的な見積もり戦略を開発します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T14:41:07Z) - Theory of versatile fidelity estimation with confidence [1.9573380763700712]
本稿では,任意の特定の測定設定に対して,ほぼ最小限の信頼区間を持つ推定器を構成する手法を提案する。
理論的および数値的な結果を組み合わせることで,提案手法の様々な望ましい特性を実証する。
我々の手法は、同じ保証でオブザーバブルの期待値を推定するためにも利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T08:03:05Z) - Efficient estimation of Pauli observables by derandomization [4.157415305926584]
ランダムな単一量子ビット計測を固定されたパウリ測定に反復的に置き換える,効率的なデランドマイズ法を提案する。
任意の$L$ローウェイト・パウリ可観測器を推定するためには、量子状態が十分であるオーダー$log(L)$コピーのみの決定論的測定を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T20:09:57Z) - Spectral Transfer Tensor Method for Non-Markovian Noise Characterization [14.862464401554103]
我々は,任意のパウリチャネルのマルコフ的でない測度を正確に予測するための実験的プロトコルであるSpectral Transfer Maps (SpecTTM)を提案する。
パウリのチャンネルでは、SpecTTMは量子ビットの高精度ノイズパワースペクトルの再構成も可能にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-18T08:10:06Z) - Optimal Off-Policy Evaluation from Multiple Logging Policies [77.62012545592233]
我々は,複数のロギングポリシからオフ政治評価を行い,それぞれが一定のサイズ,すなわち階層化サンプリングのデータセットを生成する。
複数ロガーのOPE推定器は,任意のインスタンス,すなわち効率のよいインスタンスに対して最小分散である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T13:43:48Z) - Provably Efficient Reward-Agnostic Navigation with Linear Value
Iteration [143.43658264904863]
我々は、最小二乗値スタイルのアルゴリズムで一般的に使用される、より標準的なベルマン誤差の概念の下での反復が、ほぼ最適値関数の学習において強力なPAC保証を提供することを示す。
そこで本稿では,任意の(線形な)報酬関数に対して,最適に近いポリシーを学習するためにどのように使用できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-18T04:34:21Z) - Direct estimation of quantum coherence by collective measurements [54.97898890263183]
量子状態におけるコヒーレンス量を推定するための集合的測定手法を提案する。
本手法は、トモグラフィーや適応計測に基づいて、他の推定方法よりも優れている。
本手法は,光子を用いて実験的に実装することで,今日の技術で利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-06T03:50:42Z)
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。