論文の概要: Programmable Signal Design for Quantum Phase Estimation via Quantum Signal Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01205v1
- Date: Wed, 01 Apr 2026 17:49:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-02 16:44:32.130065
- Title: Programmable Signal Design for Quantum Phase Estimation via Quantum Signal Processing
- Title（参考訳）: 量子信号処理による量子位相推定のためのプログラム可能な信号設計
- Authors: Zikang Jia, Suying Liu, Yulong Dong,
- Abstract要約: 本稿では,量子信号処理に基づく量子位相推定のためのプログラム可能な信号設計フレームワークを提案する。
本研究では、ロバスト位相推定などの標準プロトコルと比較して、推定分散の低減を示す。
我々のフレームワークは、高次元のハミルトン固有値推定にも拡張し、量子古典的共設計パラダイムを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum phase estimation is a central primitive in quantum algorithms and sensing, where performance is governed by the sensitivity of measurement signals to the target parameter. While existing methods have developed increasingly sophisticated inference and adaptive design strategies, the signal family used for phase learning is often largely pre-specified. Here we propose a programmable signal design framework for quantum phase estimation based on quantum signal processing, which enables the measurement signal to be tailored to the current uncertainty region. We cast phase estimation as a max-min optimization problem over admissible signals and introduce a sensitivity efficiency parameter that quantifies information gain per query depth. The resulting iterative algorithm combines optimized quantum signal transformations with structured classical inference, retaining Heisenberg-limited scaling while improving sensitivity efficiency and practical resource prefactors. Numerical results show reduced estimation variance compared with standard protocols such as robust phase estimation. Our framework also extends to Hamiltonian eigenvalue estimation in higher dimensions and establishes a quantum-classical co-design paradigm through programmable signal shaping.
- Abstract（参考訳）: 量子位相推定(quantum phase estimation)は、量子アルゴリズムとセンシングにおいて中心となる原始的原理であり、測定信号の目標パラメータに対する感度によって性能が制御される。
既存の手法は、より洗練された推論と適応設計戦略を発達させているが、位相学習に使用される信号ファミリーは、多くの場合、事前に特定されている。
本稿では、量子信号処理に基づく量子位相推定のためのプログラム可能な信号設計フレームワークを提案する。
位相推定を許容信号に対する最大値最適化問題とし、クエリ深度ごとの情報ゲインを定量化する感度効率パラメータを導入する。
得られた反復アルゴリズムは、最適化された量子信号変換と構造化された古典的推論を組み合わせることで、ハイゼンベルク限定のスケーリングを維持しつつ、感度効率と実用的なリソースプレファクタを向上させる。
数値計算の結果,ロバスト位相推定などの標準プロトコルと比較して推定誤差が小さくなった。
我々のフレームワークは、高次元のハミルトン固有値推定にも拡張し、プログラマブル信号整形による量子古典的共設計パラダイムを確立する。
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