論文の概要: A multi-dimensional quantum estimation and model learning framework based on variational Bayesian inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23130v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 22:18:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.821624
- Title: A multi-dimensional quantum estimation and model learning framework based on variational Bayesian inference
- Title（参考訳）: 変分ベイズ推定に基づく多次元量子推定とモデル学習フレームワーク
- Authors: Federico Belliardo, Erik M. Gauger, Tim H. Taminiau, Yoann Altmann, Cristian Bonato,
- Abstract要約: 本稿では,多数のモデルパラメータに対して高速かつ操作可能な共同モデル選択とパラメータ推定アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは変分ベイズ推定(VBI)に基づいており、ターゲットの後方分布を近似する。
我々は,各パラメータの異なる競合モデルを選択するために,事前の正規化がいかに使用できるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7127285734321203
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advancement and scaling of quantum technology has made the learning and identification of quantum systems and devices in highly-multidimensional parameter spaces a pressing task for a variety of applications. In many cases, the integration of real-time feedback control and adaptive choice of measurement settings places strict demands on the speed of this task. Here we present a joint model selection and parameter estimation algorithm that is fast and operable on a large number of model parameters. The algorithm is based on variational Bayesian inference (VBI), which approximates the target posterior distribution by optimizing a tractable family of distributions, making it more scalable than exact inference methods relying on sampling and that generally suffer from high variance and computational cost in high-dimensional spaces. We show how a regularizing prior can be used to select between competing models, each comprising a different number of parameters, identifying the simplest model that explains the experimental data. The regularization can further separate the degrees of freedom, e.g. quantum systems in the environment or processes, which contribute to major features in the observed dynamics, with respect to others featuring small coupling, which only contribute to a background. As an application of the introduced framework, we consider the problem of the identification of multiple individual nuclear spins with a single electron spin quantum sensor, relevant for nanoscale nuclear magnetic resonance. With the number of environmental spins unknown a priori, our Bayesian approach is able to correctly identify the model, i.e. the number of spins and their couplings. We benchmark the algorithm on both simulated and experimental data, using standard figures of merit, and demonstrating that we can estimate dozens of parameters within minutes.
- Abstract（参考訳）: 量子技術の進歩とスケーリングにより、多次元のパラメータ空間における量子システムやデバイスを学習し、識別することは、様々な応用のためのプレスタスクとなった。
多くの場合、リアルタイムフィードバック制御の統合と測定設定の適応的な選択は、このタスクの速度に厳しい要求を与える。
本稿では,多数のモデルパラメータに対して高速かつ操作可能な共同モデル選択とパラメータ推定アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは可変ベイズ推論(VBI)に基づいており、これは抽出可能な分布の族を最適化することで、サンプリングに依存する正確な推論法よりもスケーラブルになり、高次元空間における高分散と計算コストに悩まされる。
実験データを説明する最も単純なモデルを特定することで,各パラメータの異なる競合モデルを選択する上で,事前の正規化がいかに有効かを示す。
正規化は、環境やプロセスにおける量子系などの自由度をさらに分離し、観測された力学における主要な特徴に寄与する。
導入したフレームワークの応用として、ナノスケール核磁気共鳴に関連する単一電子スピン量子センサによる複数の個々の核スピンの同定の問題を考える。
環境スピンの数に先行性がないため、ベイズ的アプローチはモデル、すなわちスピンの数とその結合を正確に同定することができる。
シミュレーションデータと実験データの両方でアルゴリズムをベンチマークし、標準的な有益値を用いて、数分で数十のパラメータを推定できることを実証した。
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