論文の概要: Measuring Incompatible Observables with Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20565v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 14:03:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 16:24:58.828935
• Title: Measuring Incompatible Observables with Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークによる不整合可観測物の計測
• Authors: Muchun Yang, Yibin Huang, D. L. Zhou,
• Abstract要約: ハイゼンベルクの不確実性原理は、不整合可観測物の同時測定を防ぐ。 単位量子チャネルをエミュレートする複数出力QNNを実装することで、多くの不整合可観測体の期待値を同時に測定できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.641460223525021
• License:
• Abstract: The Heisenberg uncertainty principle imposes a fundamental restriction in quantum mechanics, stipulating that measuring one observable completely erases the information on its conjugate one, thereby preventing simultaneous measurements of incompatible observables. Quantum neural networks (QNNs) is one of the most significant applications on near-term devices in noisy intermediate-scale quantum era. Here, we demonstrate that by implementing a multiple-output QNN that emulates a unital quantum channel, one can measure the expectation values of many incompatible observables simultaneously by Pauli-$Z$ measurements on distinct output qubits. We prove the existence of such quantum channel, derive analytical scaling constraints of the measured expectation values, and validate this framework by numerical simulations of observables learning tasks. Notably, our analysis reveals that it requires fewer copies of state when measuring some incompatible observables by the multiple-output QNNs, which demonstrates a resource efficiency advantage compared to separately applying projective measurements.
• Abstract（参考訳）: ハイゼンベルクの不確実性原理は、量子力学の基本的な制限を課し、1つの観測可能な測定値が共役な情報を完全に消去し、非互換な観測値の同時測定を妨げている。 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、ノイズの多い中間スケール量子時代の近距離デバイスにおける最も重要な応用の1つである。 ここでは、単位量子チャネルをエミュレートする多重出力QNNを実装することにより、異なる出力量子ビット上でのPauli-Z$測定により、多くの不整合可観測物の期待値を同時に測定できることを実証する。 このような量子チャネルの存在を証明し、測定された期待値の分析的スケーリング制約を導出し、観測可能な学習タスクの数値シミュレーションによりこの枠組みを検証する。 特に,複数出力のQNNで不整合可観測値を測定する場合,状態のコピーを減らすことで,投射的測定を別々に適用した場合と比較して資源効率の優位性を示す。

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