論文の概要: Low Cost Bayesian Experimental Design for Quantum Frequency Estimation with Decoherence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07120v1
- Date: Sat, 09 Aug 2025 23:41:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.710895
- Title: Low Cost Bayesian Experimental Design for Quantum Frequency Estimation with Decoherence
- Title（参考訳）: デコヒーレンスを用いた量子周波数推定のための低コストベイズ実験設計
- Authors: Alexandra Ramôa, Luís Paulo Santos, Akihito Soeda,
- Abstract要約: WES: 低コスト適応型ベイズ実験設計のためのウィンドウ拡張戦略を紹介する。
我々は、最適化のオーバーヘッドを低く抑え、スケーリング問題を抑え、高い並列性を実現するために、実証的なコスト削減技術を採用している。
数値シミュレーションにより、WESはハイゼンベルク限界を飽和させ、最も信頼性の高い性能と学習速度を提供することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.74830585715129
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A two-level quantum system evolving under a time-independent Hamiltonian produces oscillatory measurement probabilities. The estimation of the associated frequency is a cornerstone problem in quantum metrology, sensing, calibration and control. In this work, we tackle this task by introducing WES: a Window Expansion Strategy for low cost adaptive Bayesian experimental design. WES employs empirical cost-reduction techniques to keep the optimization overhead low, curb scaling problems, and enable high degrees of parallelism. Unlike previous heuristics, it offers adjustable classical processing costs that determine the performance standard. As a benchmark, we analyze the performance of widely adopted heuristics, comparing them with the fundamental limits of metrology and a baseline random strategy. Numerical simulations show that WES delivers the most reliable performance and fastest learning rate, saturating the Heisenberg limit.
- Abstract（参考訳）: 時間に依存しないハミルトニアンの下で進化する2レベル量子系は振動測定確率を生成する。
関連する周波数の推定は、量子力学、センシング、校正、制御における基礎的な問題である。
本研究では、低コスト適応型ベイズ実験設計のためのWES: Window Expansion Strategyを導入することで、この問題に対処する。
WESは、最適化のオーバーヘッドを低く抑え、スケーリングの問題を抑制し、高い並列性を実現するために、実証的なコスト削減技術を採用している。
従来のヒューリスティックスとは異なり、パフォーマンス標準を決定する調整可能な古典的な処理コストを提供する。
ベンチマークとして、広く採用されているヒューリスティックスの性能を分析し、メトロジーの基本的限界とベースラインランダム戦略と比較する。
数値シミュレーションにより、WESはハイゼンベルク限界を飽和させ、最も信頼性の高い性能と学習速度を提供することが示された。
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