論文の概要: Out-of-distribution generalisation for learning quantum channels with low-energy coherent states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04454v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 19:01:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:19.736395
• Title: Out-of-distribution generalisation for learning quantum channels with low-energy coherent states
• Title（参考訳）: 低エネルギーコヒーレント状態の量子チャネル学習のための分布外一般化
• Authors: Jason L. Pereira, Quntao Zhuang, Leonardo Banchi,
• Abstract要約: チャネルを探索する実験的に単純な方法の1つは、低エネルギーコヒーレント状態を用いることである。 2つのチャネルは低エネルギー入力でも同じように作用するが、高エネルギー入力では非常に異なる。 より一般的な入力状態に対するチャネルの挙動を、より限られた低エネルギーコヒーレント状態の集合に対する作用から外挿することは、分布外一般化の例である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092906
• License:
• Abstract: When experimentally learning the action of a continuous variable quantum process by probing it with inputs, there will often be some restriction on the input states used. One experimentally simple way to probe the channel is using low-energy coherent states. Learning a quantum channel in this way presents difficulties, due to the fact that two channels may act similarly on low energy inputs but very differently for high energy inputs. They may also act similarly on coherent state inputs but differently on non-classical inputs. Extrapolating the behaviour of a channel for more general input states from its action on the far more limited set of low energy coherent states is a case of out-of-distribution generalisation. To be sure that such generalisation gives meaningful results, one needs to relate error bounds for the training set to bounds that are valid for all inputs. We show that for any pair of channels that act sufficiently similarly on low energy coherent state inputs, one can bound how different the input-output relations are for any (high energy or highly non-classical) input. This proves out-of-distribution generalisation is always possible for learning quantum channels using low energy coherent states.
• Abstract（参考訳）: 連続変数量子過程の作用を実験的に学習する際には、しばしば使用される入力状態に制限がある。 チャネルを探索する実験的に単純な方法の1つは、低エネルギーコヒーレント状態を用いることである。 この方法で量子チャネルを学ぶことは、2つのチャネルが低エネルギー入力でも同じように作用するが、高エネルギー入力では非常に異なる働きをするという事実から、困難を生じさせる。 また、コヒーレントな状態入力でも同じように振る舞うが、古典的でない入力では異なる。 より一般的な入力状態に対するチャネルの挙動を、より限られた低エネルギーコヒーレント状態の集合に対する作用から外挿することは、分布外一般化の例である。 このような一般化が有意義な結果を与えるためには、トレーニングセットのエラー境界を全ての入力に有効な境界に関連付ける必要がある。 低エネルギーコヒーレントな状態入力に対して十分に同じように作用する任意のチャネルに対して、入力-出力関係が(高エネルギーまたは高古典的でない)入力に対してどの程度異なるかの境界を定めることができる。 これは、低エネルギーコヒーレント状態を用いた量子チャネルの学習において、分配外一般化が常に可能であることを証明している。

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