論文の概要: Variational Quantum Sensing for Structured Linear Function Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22043v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 17:48:14 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-07-30 13:42:48.852101
• Title: Variational Quantum Sensing for Structured Linear Function Estimation
• Title（参考訳）: 構造線形関数推定のための変分量子センシング
• Authors: Priyam Srivastava, Vivek Kumar, Gurudev Dutt, Kaushik P. Seshadreesan,
• Abstract要約: 量子センシングタスクにおける絡み合ったプローブ状態の変動最適化について検討する。 具体的には、スピン1/2アレイの各キュービットが位相 phi_i = alpha_i * Theta を蓄積するシナリオを考える。 i)全ての量子ビットが位相関数に等しく寄与する一様符号化、(ii)中心量子ビットが重みベクトルを支配しているカスタム符号化である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7783491525078104
• License:
• Abstract: We study the variational optimization of entangled probe states for quantum sensing tasks involving the estimation of a structured linear function of local phase parameters. Specifically, we consider scenarios where each qubit in a spin-1/2 array accumulates a phase phi_i = alpha_i * theta, with a known weight vector alpha, reducing the task to single-parameter estimation of theta. Using parameterized quantum circuits composed of dipolar-interacting gates and global rotations, we optimize probe states with respect to the Classical Fisher Information (CFI) using a gradient-free evolutionary strategy. We benchmark the optimized circuits for two relevant cases: (i) uniform encoding, where all qubits contribute equally to the phase function, and (ii) a custom encoding where a central qubit dominates the weight vector. In both cases, the optimized probe states approach the respective entanglement-enhanced (EE) limits dictated by the encoding structure. Our results demonstrate the power of variational approaches for tailoring metrologically useful entanglement to specific estimation tasks in quantum sensor networks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,局所位相パラメータの構造線形関数の推定を含む量子センシングタスクに対する絡み合ったプローブ状態の変動最適化について検討する。 具体的には、スピン1/2アレイの各キュービットが、既知の重みベクトルアルファを持つ位相 phi_i = alpha_i * テータを蓄積し、タスクをテータの単一パラメータ推定に還元するシナリオを考える。 双極子相互作用ゲートと大域回転からなるパラメータ化量子回路を用いて、勾配のない進化戦略を用いて、古典的フィッシャー情報(CFI)に関するプローブ状態を最適化する。 最適化回路を2つのケースでベンチマークする。 (i)全ての量子ビットが位相関数に等しく寄与する一様符号化 (ii)中心量子ビットが重みベクトルを支配下に置くカスタムエンコーディング。 どちらの場合も、最適化されたプローブ状態はエンコード構造によって規定される各エンタングルメントエンハンス(EE)限界に近づく。 本研究は,量子センサネットワークにおける特定の推定タスクに対して,気象学的に有用な絡み合いを調整するための変分アプローチのパワーを示す。

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