論文の概要: RandomMeas.jl: A Julia Package for Randomized Measurements in Quantum Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12749v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 07:10:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.935224
• Title: RandomMeas.jl: A Julia Package for Randomized Measurements in Quantum Devices
• Title（参考訳）: RandomMeas.jl: 量子デバイスにおけるランダム化測定のためのジュリアパッケージ
• Authors: Andreas Elben, Benoît Vermersch,
• Abstract要約: 量子コンピューティングにおけるランダム化計測プロトコルの実装と解析のためにJuliaで記述された,モジュール型かつ高性能なオープンソースソフトウェアパッケージであるRandomMeas.jlを紹介した。 このパッケージには、堅牢で浅いシャドウテクニック、スケーラブルなバッチ推定器、統計的不確実性推定などの高度な機能が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0035808917363708737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce RandomMeas.jl, a modular and high-performance open-source software package written in Julia for implementing and analyzing randomized measurement protocols in quantum computing. Randomized measurements provide a powerful framework for extracting properties of quantum states and processes such as expectation values, entanglement, and fidelities using simple experimental procedures combined with classical post-processing, most prominently via the classical shadow formalism. RandomMeas.jl covers the full randomized measurement workflow, from the generation of measurement settings for use on a quantum computer, the optional classical simulation of randomized measurements with tensor networks, to a suite of estimators for physical properties based on classical shadows. The package includes advanced features such as robust and shallow shadow techniques, batch estimators, and built-in statistical uncertainty estimation. Its unified, composable design enables the scalable application and further development of randomized measurements protocols across theoretical and experimental contexts.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングにおけるランダム化計測プロトコルの実装と解析のためにJuliaで記述された,モジュール型かつ高性能なオープンソースソフトウェアパッケージであるRandomMeas.jlを紹介した。 ランダム化測定は、古典的な後処理と組み合わせた単純な実験手法を用いて、期待値、絡み合い、忠実さなどの量子状態や過程の性質を抽出する強力な枠組みを提供する。 RandomMeas.jlは、量子コンピュータで使用するための測定設定の生成、テンソルネットワークを用いたランダム化測定のオプション古典シミュレーション、古典的な影に基づく物理特性のスイートまで、完全なランダム化測定ワークフローをカバーしている。 このパッケージには、堅牢で浅いシャドウ技術、バッチ推定器、組込みの統計的不確実性推定などの高度な機能が含まれている。 統一された構成可能な設計により、理論的および実験的な文脈を越えて、スケーラブルなアプリケーションとランダム化測定プロトコルのさらなる開発が可能になる。

関連論文リスト

• Learning the physics of open quantum systems from experiments [55.2480439325792]
  この論文は、実験データを用いて量子システムを特徴づけるツールとして適応推論を探求する。 ベイズの実験設計と高度なモンテカルロ手法を用いてハミルトン作用素とクラウス作用素を学習するためのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T19:23:02Z)
• Analysing quantum systems with randomised measurements [0.4179230671838898]
  本稿では,量子情報科学の様々なシナリオにおけるランダム化計測の活用の進歩について述べる。 本稿では, 真の多部絡みや有界絡みなど, 様々な形の絡みを検知し, 特徴付ける方法について述べる。 また、ランダム化測定から量子状態の非線形関数の推定とシャドウトモグラフィーについて概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T18:00:01Z)
• Statistical learning on randomized data to verify quantum state k-designs [0.0]
  純粋状態のランダムアンサンブルは、量子物理学の様々な側面において非常に重要であることが証明されている。 完全にランダムなアンサンブルを生成するのは 実験的に困難ですが 近似は 同様に有用です ランダム性の度合いを検証することは、多体システム上で完全な量子状態トモグラフィーを実行するのと同様に、高価なタスクである可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T14:46:28Z)
• Quantum Conformal Prediction for Reliable Uncertainty Quantification in Quantum Machine Learning [47.991114317813555]
  量子モデルは暗黙の確率予測器を実装し、測定ショットを通じて各入力に対して複数のランダムな決定を生成する。 本稿では、そのようなランダム性を利用して、モデルの不確実性を確実に捉えることができる分類と回帰の両方の予測セットを定義することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T22:05:21Z)
• Importance sampling for stochastic quantum simulations [68.8204255655161]
  我々は、係数に応じてハミルトン式からサンプリングしてランダムな積公式を構築するqDriftプロトコルを導入する。 サンプリング段階における個別のシミュレーションコストを考慮し、同じ精度でシミュレーションコストを削減可能であることを示す。 格子核効果場理論を用いて数値シミュレーションを行った結果, 実験結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:06:32Z)
• Anticipative measurements in hybrid quantum-classical computation [68.8204255655161]
  量子計算を古典的な結果によって補う手法を提案する。 予測の利点を生かして、新しいタイプの量子測度がもたらされる。 予測量子測定では、古典計算と量子計算の結果の組み合わせは最後にのみ起こる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:47:44Z)
• The randomized measurement toolbox [3.2095357952052854]
  我々は最近,複雑な多ビットシステムの特性を探索するためのプロトコルを概説した。 これら全てのプロトコルにおいて、量子状態は繰り返し準備され、ランダムに選択された基底で測定される。 量子デバイスですでに実現されているさまざまなユースケースについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T22:33:18Z)
• Generalization Metrics for Practical Quantum Advantage in Generative Models [68.8204255655161]
  生成モデリングは量子コンピュータにとって広く受け入れられている自然のユースケースである。 我々は,アルゴリズムの一般化性能を計測して,生成モデリングのための実用的な量子優位性を探索する,単純で曖昧な手法を構築した。 シミュレーションの結果、我々の量子にインスパイアされたモデルは、目に見えない、有効なサンプルを生成するのに、最大で68倍の費用がかかります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-21T16:35:35Z)
• Preparing random states and benchmarking with many-body quantum chaos [48.044162981804526]
  時間に依存しないハミルトン力学の下で自然にランダム状態アンサンブルの出現を予測し、実験的に観察する方法を示す。 観測されたランダムアンサンブルは射影測定から現れ、より大きな量子系のサブシステムの間に構築された普遍的相関に密接に関連している。 我々の研究は、量子力学におけるランダム性を理解するための意味を持ち、より広い文脈でのこの概念の適用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T08:32:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。