論文の概要: Learning Hamiltonians in the Heisenberg limit with static single-qubit fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10380v1
- Date: Thu, 15 Jan 2026 13:34:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.142505
- Title: Learning Hamiltonians in the Heisenberg limit with static single-qubit fields
- Title（参考訳）: 静的単一量子場を用いたハイゼンベルク極限におけるハミルトニアンの学習
- Authors: Shrigyan Brahmachari, Shuchen Zhu, Iman Marvian, Yu Tong,
- Abstract要約: 最適ハイゼンベルク制限スケーリングを用いて量子ハミルトニアンを学習するプロトコルを提案する。
これらの制限を克服することで、我々のプロトコルはデバイスの特徴付けと量子センシングのための新しいツールを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.066606476344995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning the Hamiltonian governing a quantum system is a central task in quantum metrology, sensing, and device characterization. Existing Heisenberg-limited Hamiltonian learning protocols either require multi-qubit operations that are prone to noise, or single-qubit operations whose frequency or strength increases with the desired precision. These two requirements limit the applicability of Hamiltonian learning on near-term quantum platforms. We present a protocol that learns a quantum Hamiltonian with the optimal Heisenberg-limited scaling using only single-qubit control in the form of static fields with strengths that are independent of the target precision. Our protocol is robust against the state preparation and measurement (SPAM) error. By overcoming these limitations, our protocol provides new tools for device characterization and quantum sensing. We demonstrate that our method achieves the Heisenberg-limited scaling through rigorous mathematical proof and numerical experiments. We also prove an information-theoretic lower bound showing that a non-vanishing static field strength is necessary for achieving the Heisenberg limit unless one employs an extensive number of discrete control operations.
- Abstract（参考訳）: 量子システムを管理するハミルトニアンを学ぶことは、量子力学、センシング、デバイス特性において中心的な課題である。
既存のハイゼンベルク制限ハミルトニアン学習プロトコルは、ノイズの少ないマルチキュービット演算を必要とするか、あるいは所望の精度で周波数や強度が増加する単一キュービット演算を必要とする。
これらの2つの要件は、短期量子プラットフォーム上でのハミルトン学習の適用性を制限する。
本稿では,量子ハミルトニアンを最適ハイゼンベルク制限スケーリングで学習するプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、状態準備測定(SPAM)エラーに対して堅牢である。
これらの制限を克服することで、我々のプロトコルはデバイスの特徴付けと量子センシングのための新しいツールを提供する。
本手法は,厳密な数学的証明と数値実験により,ハイゼンベルク限定のスケーリングを実現することを実証する。
また, ハイゼンベルク極限を達成するためには, 多数の離散制御操作を使わない限り, 不要な静的場強度が必要であることを示す情報理論の下界も証明する。
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