論文の概要: Unorthodox parallelization for Bayesian quantum state estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17334v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 22:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:52.589580
• Title: Unorthodox parallelization for Bayesian quantum state estimation
• Title（参考訳）: ベイズ量子状態推定のための不規則並列化
• Authors: Hanson H. Nguyen, Kody J. H. Law, Joseph M. Lukens,
• Abstract要約: 我々は、$D$次元ヒルベルト空間を効率的にサンプリングするための新しいベイズ QST 手法を提案する。 我々は、IBM Quantumシステムから最大4キュービットまでのシミュレーションデータと実験結果について、我々のアプローチを実証する。 独立なマルコフ鎖のプールには非常に不規則であるが,本手法は極めて実用的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8643067574947078
• License:
• Abstract: Quantum state tomography (QST) allows for the reconstruction of quantum states through measurements and some inference technique under the assumption of repeated state preparations. Bayesian inference provides a promising platform to achieve both efficient QST and accurate uncertainty quantification, yet is generally plagued by the computational limitations associated with long Markov chains. In this work, we present a novel Bayesian QST approach that leverages modern distributed parallel computer architectures to efficiently sample a $D$-dimensional Hilbert space. Using a parallelized preconditioned Crank--Nicholson Metropolis-Hastings algorithm, we demonstrate our approach on simulated data and experimental results from IBM Quantum systems up to four qubits, showing significant speedups through parallelization. Although highly unorthodox in pooling independent Markov chains, our method proves remarkably practical, with validation ex post facto via diagnostics like the intrachain autocorrelation time. We conclude by discussing scalability to higher-dimensional systems, offering a path toward efficient and accurate Bayesian characterization of large quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィ(QST)は、繰り返し状態の準備を前提に、測定といくつかの推論技術を通じて量子状態の再構成を可能にする。 ベイズ推論は効率的なQSTと正確な不確実性定量化の両方を達成するための有望なプラットフォームを提供するが、一般には長いマルコフ連鎖に関連する計算上の制限に悩まされている。 本研究では、現代の分散並列計算機アーキテクチャを活用して、D$D$次元ヒルベルト空間を効率的にサンプリングする新しいベイズQST手法を提案する。 並列化プリコンディショニングCrank-Nicholson Metropolis-Hastingsアルゴリズムを用いて,IBM Quantumシステムによるシミュレーションデータと実験結果について,最大4キュービットまでのシミュレーションを行い,並列化による大幅な高速化を示した。 独立なマルコフ鎖のプールには非常に不規則であるが,本手法は,鎖内自己相関時間などの診断によるポストファクトの検証を行ない,極めて実用的な方法である。 我々は、高次元システムへのスケーラビリティを議論し、大規模量子系の効率よく正確なベイズ的特徴付けへの道を提供する。

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