論文の概要: Error-Mitigated Quantum Metrology via Probabilistic Virtual Purification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07618v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 10:31:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.910388
• Title: Error-Mitigated Quantum Metrology via Probabilistic Virtual Purification
• Title（参考訳）: 確率論的仮想浄化による誤差緩和量子メトロロジー
• Authors: Xiaodie Lin, Haidong Yuan,
• Abstract要約: 短期量子距離論は、しばしばノイズによって制約される。 ほぼ蓄積した雑音に対処する仮想チャネル浄化法が提案されている。 誤差解析の結果,サンプリングコストにおいてバイアスが著しく減少し,量子的優位性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7495213911983416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum metrology stands as a leading application of quantum science and technology, yet its precision and sensitivity are often constrained by noise. In the context of near-term quantum metrology, quantum error mitigation offers a promising strategy to leverage quantum resources. While existing error-mitigated protocols largely depend on virtual state purification, significant noise accumulation and the additional noise introduced by the noisy implementations of these protocols can impede the effectiveness. To address these problems, we propose probabilistic virtual channel purification to handle the largely accumulated noise while efficiently canceling additional noise from itself. This also naturally leads to an enhanced version of virtual state purification, namely probabilistic virtual state purification. Within the sequential scheme of quantum metrology, our error analysis reveals a significant reduction in bias and a quantum advantage in sampling cost when the number of channels encoding the interested parameters is $O(p^{-1})$, where $p$ is the error rate of the encoding channel. In this range, both probabilistic virtual purification methods demonstrate significant improvements in parameter estimation precision and robustness against practical noise, as evidenced by numerical simulations for both single- and multi-parameter tasks.
• Abstract（参考訳）: 量子気象学は量子科学と技術の先駆的な応用であるが、その精度と感度はノイズによって制約されることが多い。 短期量子気象学の文脈では、量子エラー軽減は量子資源を活用するための有望な戦略を提供する。 既存のエラー軽減プロトコルは、主に仮想状態の浄化に依存するが、ノイズの蓄積と、これらのプロトコルのノイズの多い実装によって生じる追加ノイズは、その効果を阻害する可能性がある。 これらの問題に対処するため,本研究では,重畳された雑音を効率よく除去しながら処理する確率論的仮想チャネル浄化法を提案する。 これは自然に仮想状態の浄化、すなわち確率論的仮想状態の浄化の強化版に繋がる。 量子メロジの逐次的スキーム内では、興味のあるパラメータを符号化するチャネルの数が$O(p^{-1})$である場合、我々の誤差解析により、サンプリングコストにおけるバイアスの顕著な低減と量子的優位性が明らかにされる。 この範囲において、確率的仮想浄化法は、パラメータ推定精度と実用騒音に対するロバスト性に大きな改善が示され、これは単パラメータと多パラメータの両方のタスクの数値シミュレーションによって証明されている。

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