論文の概要: Global quantum phase estimation via hybrid quantum--classical learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25049v1
- Date: Sun, 24 May 2026 12:48:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.673675
- Title: Global quantum phase estimation via hybrid quantum--classical learning
- Title（参考訳）: ハイブリッド量子-古典学習によるグローバル量子位相推定
- Authors: Qingchuan Yang, Xianing Feng, Lianfu Wei,
- Abstract要約: 変分量子干渉計は精度を高めるが、一般には狭い動作状態に制限される。
量子-古典型ニューラルネットワーク干渉計(VQ-CNNI)のハイブリッド化について紹介する。
この性能には量子符号化と古典復号の共最適化が必要である。
- 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: Achieving both high precision and large dynamic range remains a central challenge in quantum metrology, as improving local sensitivity typically reduces the unambiguous estimation range. Variational quantum interferometers enhance precision but are generally limited to narrow operating regimes. Here we introduce a hybrid variational quantum--classical neural network interferometer (VQ-CNNI), where a shallow quantum circuit encodes phase-dependent measurement statistics and a neural network performs nonlinear phase reconstruction. Joint optimization enables accurate and unambiguous phase estimation over $[-π,π)$ without loss of precision. We show that this performance requires co-optimization of quantum encoding and classical decoding. Visualization of the learned representation geometry links global estimation to well-conditioned measurement statistics across the full phase range, enabling stable inversion. Odd-symmetric activations further improve robustness by promoting global consistency. These results suggest that global quantum metrology can be understood through the learnability of the quantum--classical representation, providing a practical route to programmable interferometers with both high precision and large dynamic range.
- Abstract（参考訳）: 高い精度と大きなダイナミックレンジの達成は、局所感度の改善が典型的に不明瞭な推定範囲を減少させるため、量子力学における中心的な課題である。
変分量子干渉計は精度を高めるが、一般には狭い動作状態に制限される。
本稿では、量子-古典型ニューラルネットワーク干渉計(VQ-CNNI)をハイブリッドに導入し、浅い量子回路が位相依存測定統計を符号化し、ニューラルネットワークが非線形位相再構成を行う。
共同最適化により、精度を損なうことなく$[-π,π)$以上の正確かつ曖昧な位相推定が可能になる。
この性能には量子符号化と古典復号の共最適化が必要である。
学習した表現幾何学の可視化は、大域的推定と全位相範囲にわたるよく調和した測定統計をリンクし、安定な反転を可能にする。
オッド対称性の活性化は、グローバルな一貫性を促進することにより、ロバスト性をさらに向上させる。
これらの結果から,量子力学は量子-古典的表現の学習可能性を通じて理解可能であることが示唆された。
関連論文リスト
- Engineering quantum criticality and dynamics on an analog-digital simulator [26.76525389323686]
我々は、中性原子配列シミュレータにおけるRydbergと超微細量子ビット間のコヒーレントマッピングを用いて、複雑な量子力学を設計し、探究する。
まず,Floquet駆動によるリング交換と粒子ホッピングの動的工学を実演する。
我々は閉ループ最適化を用いて、ロクサー・キベルソン型の非平衡臨界量子スピン液体を目標とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-20T19:00:00Z) - Continual Quantum Architecture Search with Tensor-Train Encoding: Theory and Applications to Signal Processing [68.35481158940401]
CL-QASは連続的な量子アーキテクチャ検索フレームワークである。
振幅のエンコードと変分量子回路の忘れを犠牲にすることの課題を緩和する。
制御可能なロバスト性表現性、サンプル効率の一般化、およびバレンプラトーを使わずに滑らかな収束を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-10T02:36:03Z) - Non-Equilibrium Criticality-Enhanced Quantum Sensing with Superconducting Qubits [26.523015621022488]
量子的特徴の爆発により、古典的なセンサーの容量をはるかに超える精度で外部パラメータを推定できる。
量子臨界度は、プローブサイズに関してそのような拡張を達成するための資源として特定されている。
非平衡プローブは力学を応用し、幅広いパラメータの時間に対する量子強調精度を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-20T04:14:20Z) - Adaptive Bayesian Single-Shot Quantum Sensing [35.355128149649666]
変分量子センシングにおいて、プローブ量子システムはパラメータ化量子回路を介して生成される。
本稿では,ベイズ推定を用いて能動情報ゲインを最適化する適応プロトコルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-22T11:35:27Z) - Hardware-efficient quantum phase estimation via local control [0.49917299090496]
本稿では,局所的に制御された演算のみを用いる量子位相推定手法を提案する。
我々のアプローチの中心は、時間進化演算子の期待値の複雑な位相を測定する効率的なルーチンである。
提案手法は、現在の量子デバイスを用いた大規模多体量子系のスペクトル特性を測定するための実用的な経路を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-23T15:34:58Z) - VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [50.95799256262098]
変分量子回路(VQC)は量子機械学習を約束するが、表現性、訓練性、耐雑音性の課題に直面している。
本稿では,VQCが学習中に古典多層パーセプトロンの第一層重みを生成するハイブリッドアーキテクチャであるVQC-MLPNetを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T01:38:15Z) - Quantum-amplified global-phase spectroscopy on an optical clock transition [4.4049570485299885]
我々はホロノミック量子ゲートの概念を応用し、新しいRabi型グローバル位相分光法(GPS)を開発した。
我々は、レーザーノイズを減らさずに2.4(5)dBのメトロジカルゲインを達成するOLCにおいて、量子増幅時間逆分光を実証することができる。
本手法は, 測定分解能に制限されず, 絡み合う相互作用のグローバルな性質により容易にスケールでき, 典型的な実験的不完全性に対して高い弾力性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-02T17:18:18Z) - Exploring quantum localization with machine learning [39.58317527488534]
本稿では、その局所化の観点から、波動関数を分類するための効率的なニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを提案する。
提案手法は, 量子位相空間のパラメトリゼーションにより, 改良畳み込みモデルのパターン認識機能と, 独自の「量子」NNへと導かれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-01T08:50:26Z) - Adaptive Phase Estimation with Squeezed Vacuum Approaching the Quantum Limit [0.0]
位相推定はコミュニケーション、センシング、情報処理において中心的な役割を果たす。
圧縮状態のような量子相関状態は、ショットノイズ限界を超える位相推定を可能にする。
量子関連状態を用いた光位相推定のための最適量子測定の物理的実現は未だ分かっていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T19:27:04Z)
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。