論文の概要: Resource-Free Quantum Hamiltonian Learning Below the Standard Quantum Limit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21374v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 13:38:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.718766
• Title: Resource-Free Quantum Hamiltonian Learning Below the Standard Quantum Limit
• Title（参考訳）: 標準量子限界以下におけるリソースフリー量子ハミルトニアン学習
• Authors: Bora Baran, Timothy Heightman,
• Abstract要約: 本稿では, エンタングルメント資源やコヒーレント測定, 動的制御を必要とせず, 標準量子限界を超える手法を実証する。 提案手法は,局所的ランダム化前処理を探索状態に適用する,軌道に基づくハミルトン学習に依存する。 我々の数値は、我々の手法はパウリ測度当たり1ショットしか必要とせず、実験シナリオに適していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and resource-efficient estimation of quantum Hamiltonians is crucial for developing practical quantum technologies, yet current methods typically demand entanglement resources or dynamical control. Here, we demonstrate a method that surpasses the standard quantum limit without requiring entanglement resources, coherent measurements, or dynamical control. Our method relies on trajectory-based Hamiltonian learning, in which we apply local, randomized pre-processing to probe states and apply the maximum-likelihood estimation to optimally scheduled Pauli measurements. Analytically, we establish the emergence of a transient Heisenberg-limited regime for short-time probes for our procedure. Furthermore, we outline how to estimate all Hamiltonian parameters in parallel using ensembles of probe states, removing the need for parameter isolation and structural priors. Finally, we supplement our findings with a numerical study, learning multiple disordered, anisotropic Heisenberg models for a 1D chain of spin-1/2 particles, featuring local transverse fields with both nearest- and next-nearest-neighbour interactions, as well as a gapless XXZ Hamiltonian. Our numerics show that our method needs only one shot per Pauli measurement, making it well-suited for experimental scenarios. The code for our method is available online and open-source.
• Abstract（参考訳）: 量子ハミルトニアンの正確な資源効率の推定は、実用的な量子技術を開発する上で重要であるが、現在の手法は一般に絡み合う資源や動的制御を必要とする。 ここでは、エンタングルメントリソース、コヒーレント測定、動的制御を必要とせず、標準量子限界を超える方法を示す。 提案手法は,局所的ランダム化前処理を探索状態に適用し,最適にスケジュールされたパウリ測度に最大線量推定を適用する,軌道に基づくハミルトン学習に依存する。 解析学的には,短時間のプローブに対する一過性ハイゼンベルグ制限体制の出現を確定する。 さらに、プローブ状態のアンサンブルを用いて、すべてのハミルトンパラメータを並列に推定する方法を概説し、パラメータ分離と構造的先行性の必要性を排除した。 最後に, スピン-1/2粒子の1次元鎖に対する複数の乱れのある異方性ハイゼンベルク模型を解析し, 近接場と隣り合う相互作用を持つ局所的横場とギャップのないXXZハミルトニアンを特徴とする数値的研究を行った。 我々の数値は、我々の手法はパウリ測度当たり1ショットしか必要とせず、実験シナリオに適していることを示している。 私たちのメソッドのコードは、オンラインとオープンソースで利用可能です。

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