論文の概要: Enhancing the Dynamic Range of Quantum Sensing via Quantum Circuit Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04958v1
• Date: Thu, 08 May 2025 05:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.753931
• Title: Enhancing the Dynamic Range of Quantum Sensing via Quantum Circuit Learning
• Title（参考訳）: 量子回路学習による量子センシングのダイナミックレンジ向上
• Authors: Hideaki Kawaguchi, Yuichiro Mori, Takahiko Satoh, Yuichiro Matsuzaki,
• Abstract要約: 典型的な量子センシングプロトコルでは、キュービットは外部磁場と相互作用し、測定された可観測物の期待値を分析して場の振幅を推定する。 高量子密度では、量子ビット間相互作用は複雑な多体ダイナミクスを誘発し、観測可能な値の期待値に複数の振動をもたらす。 本稿では,量子回路学習フレームワークを用いて量子力学の限界を克服する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum metrology is a promising application of quantum technologies, enabling the precise measurement of weak external fields at a local scale. In typical quantum sensing protocols, a qubit interacts with an external field, and the amplitude of the field is estimated by analyzing the expectation value of a measured observable. Sensitivity can, in principle, be enhanced by increasing the number of qubits within a fixed volume, thereby maintaining spatial resolution. However, at high qubit densities, inter-qubit interactions induce complex many-body dynamics, resulting in multiple oscillations in the expectation value of the observable even for small field amplitudes. This ambiguity reduces the dynamic range of the sensing protocol. We propose a method to overcome the limitation in quantum metrology by adopting a quantum circuit learning framework using a parameterized quantum circuit to approximate a target function by optimizing the circuit parameters. In our method, after the qubits interact with the external field, we apply a sequence of parameterized quantum gates and measure a suitable observable. By optimizing the gate parameters, the expectation value is trained to exhibit a monotonic response within a target range of field amplitudes, thereby eliminating multiple oscillations and enhancing the dynamic range. This method offers a strategy for improving quantum sensing performance in dense qubit systems.
• Abstract（参考訳）: 量子メートル法は量子技術の有望な応用であり、局所的なスケールで弱い外部場の正確な測定を可能にする。 典型的な量子センシングプロトコルでは、キュービットは外部磁場と相互作用し、測定された可観測物の期待値を分析して場の振幅を推定する。 感度は、原理的には、固定体積内の量子ビットの数を増やし、空間分解能を維持することで向上することができる。 しかし、高量子密度では、量子ビット間相互作用は複雑な多体ダイナミクスを誘導し、小さな磁場振幅であっても観測可能な観測値の期待値に複数の振動をもたらす。 この曖昧さは、センシングプロトコルのダイナミックレンジを減少させる。 本稿では、パラメータ化量子回路を用いた量子回路学習フレームワークを用いて、回路パラメータを最適化して目標関数を近似することにより、量子力学の限界を克服する手法を提案する。 本手法では, 量子ビットが外界と相互作用した後, パラメータ化された量子ゲートの列を適用し, 適切な観測値を測定する。 ゲートパラメータを最適化することにより、期待値をトレーニングし、フィールド振幅のターゲット範囲内で単調応答を示し、複数の振動を排除し、ダイナミックレンジを強化する。 この方法は、高密度量子ビット系における量子センシング性能を改善するための戦略を提供する。

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