論文の概要: Rigorous Time-dependent Hamiltonian Learning via Continuous Weak Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16047v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 15:20:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.887916
- Title: Rigorous Time-dependent Hamiltonian Learning via Continuous Weak Measurements
- Title（参考訳）: 連続弱測定による厳密な時間依存ハミルトン学習
- Abstract要約: 連続的な弱測定記録から時間依存多体ハミルトニアンを学習するためのプロトコルを開発する。
我々は,有限サンプリング統計ノイズを反復状態更新の決定論的バイアスからきれいに分離する,明示的な再構成エラー境界とサンプル複雑定理を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Characterizing the Hamiltonian that a quantum processor actually implements is central to calibrating and validating current quantum hardware. Many devices, however, operate with generators that are time dependent by design. Here we develop a rigorous and experimentally friendly protocol for learning time-dependent many-body Hamiltonians from continuous weak measurement records. The key observation is that interaction sparsity reduces the global reconstruction to a set of local inverse problems, whose number is controlled by the interaction connectivity rather than by the system size. Pure separable probe states suffice to drive these inversions, and a graph-coloring construction embeds them into a small number of global product-state preparations. We derive explicit reconstruction-error bounds and a sample-complexity theorem that cleanly separates the finite-sampling statistical noise from the deterministic bias of the iterative state update, and we validate the protocol on time-dependent spin chains with up to $n=8$ qubits. Beyond these results, our analysis provides a rigorous foundation for time-dependent Hamiltonian learning from continuous monitoring in many-body systems, establishing a framework that extends naturally to many platforms and probe ensembles.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセッサが実際に実装しているハミルトニアンを特徴づけることは、現在の量子ハードウェアの校正と検証の中心である。
しかし、多くのデバイスは設計に依存した発電機で動作している。
ここでは、連続的な弱測定記録から時間依存多体ハミルトニアンを学習するための厳密で実験的にフレンドリなプロトコルを開発する。
鍵となる観察は、相互作用の間隔は、システムサイズではなく相互作用接続によって制御される一連の局所的逆問題への大域的再構成を減少させることである。
純粋な分離可能なプローブは、これらの逆転を駆動するのに十分であり、グラフ彩色構造はそれらを少数のグローバルな製品状態の準備に埋め込む。
我々は,有限サンプリング統計ノイズと反復状態更新の決定的バイアスとを明瞭に分離する明示的再構成エラー境界とサンプル複雑定理を導出し,最大$n=8$ qubitsの時間依存スピンチェーン上でプロトコルを検証した。
これらの結果に加えて、我々の分析は、多体システムにおける継続的なモニタリングから、時間依存のハミルトン学習のための厳密な基盤を提供し、多くのプラットフォームに自然に拡張し、アンサンブルを探索するフレームワークを確立する。
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