論文の概要: Coherent consensus for the estimation and classification of phases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09865v1
- Date: Wed, 07 Oct 2026 11:23:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.87412
- Title: Coherent consensus for the estimation and classification of phases
- Title（参考訳）: 位相の推定と分類のためのコヒーレントなコンセンサス
- Abstract要約: 決定境界における独立量子分類器の性能を高めるために,コヒーレントなコンセンサスプリミティブを提案する。
我々は,不完全な位相ゲートのアンサンブルを用いて,トラップイオン量子コンピュータ上で両手法を実装した。
したがって、コヒーレントなコンセンサスは量子コンピュータ内でのセンシングの形式として理解することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.657844247342496
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inspired by quantum metrology, we propose a coherent consensus primitive to enhance the collaborative performance of independent quantum classifiers at the decision boundary. The basic idea consists of three steps: i) prepare a Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) state on $n$ qubits; ii) apply a relative phase to each qubit, which encodes the output of one classifier; and iii) undo the GHZ preparation to collect all phases onto the first qubit. The signal is amplified by a factor of $n$, which reduces the sampling error by a factor of $\sqrt{n}$ relative to incoherent majority voting, that is, the direct combination of estimates from individual classifiers. Coherent consensus is valid for general estimation and classification of phases. We derive guarantees on the resources needed to estimate phases using this coherent consensus primitive as compared to majority voting. We implement both techniques on a trapped-ion quantum computer using a given ensemble of imperfect phase gates. We observe the expected $\sqrt{n}$ gain in precision of coherent consensus, with excess dispersion at the largest $n$ consistent with device drift. Coherent consensus can thus be understood as a form of sensing inside a quantum computer.
- Abstract（参考訳）: 量子メートル法に触発されて、決定境界における独立量子分類器の協調性能を高めるためのコヒーレントなコンセンサスプリミティブを提案する。
基本的な考え方は3つのステップから構成される。
一 グリーンベルガー・ホルン・ザイリンガー状態(GHZ)を$n$ qubitsで作成すること。
二 各キュービットに相対位相を適用して、1つの分類器の出力を符号化し、
三 第一のキュービットに全位相を集めるためのGHZ準備を解除すること。
信号は$n$の係数で増幅され、サンプリングエラーを非一貫性な多数決、すなわち個々の分類器からの見積もりの直接的な組み合わせに対して$\sqrt{n}$の係数で減少する。
コヒーレント・コンセンサス(英語版)は位相の一般推定と分類に有効である。
我々は、このコヒーレントなコンセンサスプリミティブを用いてフェーズを推定するために必要なリソースを、過半数の投票と比較して保証する。
我々は,不完全な位相ゲートのアンサンブルを用いて,トラップイオン量子コンピュータ上で両手法を実装した。
我々は、コヒーレントなコンセンサスの精度が期待される$\sqrt{n}$ゲインを観測し、デバイスドリフトと一致した最大の$n$で過度の分散を観測した。
したがって、コヒーレントなコンセンサスは量子コンピュータ内でのセンシングの形式として理解することができる。
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