論文の概要: Learning to Restore Heisenberg Limit in Noisy Quantum Sensing via Quantum Digital Twin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11198v2
• Date: Wed, 20 Aug 2025 10:52:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 12:38:45.396813
• Title: Learning to Restore Heisenberg Limit in Noisy Quantum Sensing via Quantum Digital Twin
• Title（参考訳）: 量子双対によるノイズ量子センシングにおけるハイゼンベルク限界の復元
• Authors: Hang Xu, Tailong Xiao, Jingzheng Huang, Jianping Fan, Guihua Zeng,
• Abstract要約: 量子センサーは非古典的資源を活用し、ハイゼンベルク限界でのセンシング精度を達成する。 重要な問題は、環境騒音が急激なデコヒーレンスを引き起こし、ハイゼンベルク限界の実現可能性を制限することである。 本稿では,この問題を克服するための量子デジタルツインプロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.551077898792354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum sensors leverage nonclassical resources to achieve sensing precision at the Heisenberg limit, surpassing the standard quantum limit attainable through classical strategies. However, a critical issue is that the environmental noise induces rapid decoherence, fundamentally limiting the realizability of the Heisenberg limit. In this Letter, we propose a quantum digital twin protocol to overcome this issue. The protocol first establishes observable-constrained state reconstruction to infer random errors in the decoherence process, and then utilizes reinforcement learning to derive adaptive compensatory control strategies. Demonstrated across discrete, continuous variable and multi-qubit circuit systems, our approach bypasses quantum state tomography's exponential overhead and discovers optimal control schemes to restore the Heisenberg limit. Unlike quantum error correction or mitigation schemes requiring precise noise characterization and ancillary qubits, our autonomous protocol achieves noise-resilient sensing through environment-adaptive control sequencing. This work establishes quantum digital twin as a generic methodology for quantum control, proposing a noise-immune paradigm for next-generation quantum sensors compatible with NISQ-era experimental constraints.
• Abstract（参考訳）: 量子センサは非古典的資源を活用してハイゼンベルク極限でのセンシング精度を達成し、古典的な戦略によって達成可能な標準量子限界を超える。 しかし、重要な問題は、環境ノイズが急激なデコヒーレンスを引き起こし、基本的にハイゼンベルク限界の実現可能性を制限することである。 本稿では,この問題を克服するための量子デジタルツインプロトコルを提案する。 このプロトコルは、まず、デコヒーレンスプロセスにおけるランダムなエラーを推測するために、観測可能な制約のある状態再構成を確立し、その後、強化学習を利用して適応補償制御戦略を導出する。 量子状態トモグラフィーの指数的オーバーヘッドを回避し、ハイゼンベルク限界を回復するための最適制御スキームを発見する。 我々の自律型プロトコルは, 環境適応型制御シークエンシングにより, 精度の高いノイズ特性とアシラリー量子ビットを必要とする量子誤差補正や緩和方式とは異なり, ノイズ耐性検出を実現する。 この研究は、量子制御の一般的な方法論として量子デジタルツインを確立し、NISQ時代の実験的制約と互換性のある次世代量子センサのためのノイズ免疫パラダイムを提案する。

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