Kvantvaatluste kohanduv hindamine

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Ariel Shlosberg^1,2, Andrew J. Jena^3,4, Priyanka Mukhopadhyay^3,4, Jan F. Haase^3,5,6, Felix Leditzky^3,4,7,8ja Luca Dellantonio^3,5,9

¹JILA, Colorado ülikool ja riiklik standardite ja tehnoloogia instituut, Boulder, CO 80309, USA
²Füüsika osakond, Colorado ülikool, Boulder, CO 80309, USA
³Kvantarvutite instituut, Waterloo ülikool, Waterloo, ON N2L 3G1, Kanada
⁴Kombinatoorika ja optimeerimise osakond, Waterloo Ülikool, Waterloo, ON N2L 3G1, Kanada
⁵Füüsika ja astronoomia osakond, Waterloo ülikool, Waterloo, ON N2L 3G1, Kanada
⁶Teoreetilise füüsika ja IQST instituut, Universität Ulm, D-89069 Ulm, Saksamaa
⁷Matemaatika ja IQUIST-i osakond, Illinoisi ülikool Urbana-Champaign, Urbana, IL 61801, USA
⁸Perimeter Institute for Theoretical Physics, Waterloo, ON N2L 2Y5, Kanada
⁹Füüsika ja astronoomia osakond, Exeteri ülikool, Stocker Road, Exeter EX4 4QL, Ühendkuningriik

Kas see artikkel on huvitav või soovite arutada? Scite või jätke SciRate'i kommentaar.

Abstraktne

Kvantvaatluste täpne hindamine on teaduses kriitiline ülesanne. Riistvara arenedes muutub kvantsüsteemi mõõtmine üha nõudlikumaks, eriti variatsiooniprotokollide puhul, mis nõuavad ulatuslikku proovivõttu. Siin tutvustame mõõtmisskeemi, mis kohandab eelnevalt saadud andmete põhjal hindajat. Meie algoritm, mida kutsume AEQuO-ks, jälgib pidevalt nii vaadeldava vaadeldava hinnangulist keskmist kui ka sellega seotud viga ning määrab selle teabe põhjal järgmise mõõtmisetapi. Lubame nii kattuvaid kui ka bitipõhiseid kommutatsioonisuhteid Pauli operaatorite alamhulkades, mida samaaegselt uuritakse, maksimeerides seeläbi kogutava teabe hulka. AEQuO on saadaval kahes variandis: ahne ämbri täitmise algoritm, millel on hea jõudlus väikeste probleemjuhtumite jaoks, ja masinõppel põhinev algoritm, millel on soodsam skaleerimine suuremate eksemplaride jaoks. Nende alamprogrammide poolt määratud mõõtmiskonfiguratsiooni järeltöödeldakse edasi, et vähendada hindaja viga. Testime oma protokolli keemia Hamiltonianide kohta, mille jaoks AEQuO pakub veahinnanguid, mis täiustavad kõiki nüüdisaegseid meetodeid, mis põhinevad erinevatel rühmitusmeetoditel või randomiseeritud mõõtmistel, vähendades seega oluliselt mõõtmiste tasu praegustes ja tulevastes kvantrakendustes.

Kvantjälgitavate andmete adaptiivne hindamine PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Esiletõstetud pilt: meie mõõtmisalgoritmi AEqUO skeem. Vaadeldav O antakse sisendiks ja esitatakse kaalutud graafiku kaudu, millest on võimalik saada hinnangu keskmine ja viga. Pärast graafiku kliki leidmist, mis vastab O samaaegselt mõõdetavatele osadele, jaotatakse kaadrid kas masinõppe (ML) või Bucket Filling (BF) alamprogrammi kaudu. Kui mõõtmiseelarve on ammendatud, rakendatakse järeltöötlust ning saadakse keskmise ja veahinnangu lõplikud väärtused.

Populaarne kokkuvõte

Kvantsüsteemid, erinevalt klassikalistest, hävivad pöördumatult iga kord, kui neid mõõdetakse. Sellel on sügav mõju, kui soovitakse kvantsüsteemist teavet ammutada. Näiteks kui tuleb hinnata vaadeldava objekti keskmist väärtust, on sageli vaja kogu katset mitu korda korrata. Olenevalt kasutatavast mõõtmisstrateegiast on sama täpsuse saavutamiseks esitatavad nõuded märkimisväärselt erinevad. Selles töös pakume välja uue lähenemisviisi, mis vähendab oluliselt riistvara ressursse. Meie strateegia on adaptiivne selles mõttes, et õpib ja parandab mõõtmiste jaotust andmete kogumise ajal. Lisaks võimaldab see hinnata samaaegselt nii keskmist kui ka viga, mis mõjutab soovitud vaadeldavat väärtust. Võrreldes teiste nüüdisaegsete lähenemisviisidega näitame meie protokolli kasutamisel järjekindlat ja märkimisväärset hinnangu täpsuse paranemist.

► BibTeX-i andmed

@artikkel{Shlosberg2023adaptiivne hinnang, doi = {10.22331/q-2023-01-26-906}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-01-26-906}, pealkiri = {Adaptive estim quantum observables}, autor = {Shlosberg, Ariel ja Jena, Andrew J. ja Mukhopadhyay, Priyanka ja Haase, Jan F. ja Leditzky, Felix ja Dellantonio, Luca}, ajakiri = {{Kvant}}, issn = {2521- 327X}, väljaandja = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, maht = {7}, lehekülge = {906}, kuu = jaan, aasta = {2023} }

► Viited

[1] PW Shor “Kvantarvutamise algoritmid: diskreetsed logaritmid ja faktoring” Proceedings 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, 124-134 (1994).
https:///doi.org/10.1109/SFCS.1994.365700

[2] Michael A. Nielsenand Issaac L. Chuang “Kvantarvutus ja kvantinformatsioon” Cambridge University Press (2010).
https:///doi.org/10.1017/CBO9780511976667

[3] Antonio Acín, Immanuel Bloch, Harry Buhrman, Tommaso Calarco, Christopher Eichler, Jens Eisert, Daniel Esteve, Nicolas Gisin, Steffen J Glaser, Fedor Jelezko, Stefan Kuhr, Maciej Lewenstein, Max F Riedel, Piet O Schmidt, Rob Thew, Andreas Wallraff , Ian Walmsley ja Frank K Wilhelm, "Kvanttehnoloogia tegevuskava: Euroopa kogukonna vaade" New Journal of Physics 20, 080201 (2018).
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aad1ea
arXiv: 1712.03773

[4] John Preskill "Kvantarvuti NISQ ajastul ja kaugemal" Quantum 2, 79 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79
arXiv: 1801.00862

[5] IM Georgescu, S. Ashhab ja Franco Nori, “Quantum simulation” Reviews of Modern Physics 86, 153–185 (2014).
https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.86.153
arXiv: 1308.6253

[6] Mari Carmen Banuls, Rainer Blatt, Jacopo Catani, Alessio Celi, Juan Ignacio Cirac, Marcello Dalmonte, Leonardo Fallani, Karl Jansen, Maciej Lewenstein ja Simone Montangero, "Simulating lattice gage theoryes within quantum technologies" The European Physical Journal D 74, 1 –42 (2020).
https:///doi.org/10.1140/epjd/e2020-100571-8
arXiv: 1911.00003

[7] Jan F. Haase, Luca Dellantonio, Alessio Celi, Danny Paulson, Angus Kan, Karl Jansen ja Christine A Muschik, „Ressursitõhus lähenemisviis osakeste füüsikas olevate gabariiditeooriate kvant- ja klassikalistele simulatsioonidele” Quantum 5, 393 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-02-04-393
arXiv: 2006.14160

[8] Danny Paulson, Luca Dellantonio, Jan F. Haase, Alessio Celi, Angus Kan, Andrew Jena, Christian Kokail, Rick van Bijnen, Karl Jansen, Peter Zoller ja Christine A. Muschik, „2D-efektide simuleerimine võremõõturi teooriates kvantis Arvuti” PRX Quantum 2, 030334 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.030334
arXiv: 2008.09252

[9] Yudong Cao, Jonathan Romero, Jonathan P. Olson, Matthias Degroote, Peter D. Johnson, Mária Kieferová, Ian D. Kivlichan, Tim Menke, Borja Peropadre, Nicolas PD Sawaya, Sukin Sim, Libor Veis ja Alán Aspuru-Guzik, Kvantkeemia kvantarvutite ajastul” Chemical Reviews 119, 10856–10915 (2019).
https:///doi.org/10.1021/acs.chemrev.8b00803
arXiv: 1812.09976

[10] John Preskill “Kvantarvutus 40 aastat hiljem” arXiv preprint (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2106.10522
arXiv: 2106.10522

[11] Heinz-Peter Breuerand Francesco Petruccione “Avatud kvantsüsteemide teooria” Oxford University Press on Demand (2002).
https:///doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199213900.001.0001

[12] Y. Cao, J. Romero ja A. Aspuru-Guzik, „Kvantarvutite potentsiaal ravimite avastamiseks”, IBM Journal of Research and Development 62, 6:1–6:20 (2018).
https:///doi.org/10.1147/JRD.2018.2888987

[13] WM Itano, JC Bergquist, JJ Bollinger, JM Gilligan, DJ Heinzen, FL Moore, MG Raizen ja DJ Wineland, "Kvantprojektsioonimüra: rahvastiku kõikumised kahetasandilistes süsteemides" Physical Review A 47, 3554–3570 (1993).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.47.3554

[14] Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R. McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan ja Lukasz Cincio, „Variatsioonilised kvantalgoritmid” Nature Reviews Physics 3, 625–644 (2021–XNUMX) .
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9
arXiv: 2012.09265

[15] RR Ferguson, L. Dellantonio, A. Al Balushi, K. Jansen, W. Dür ja CA Muschik, "Measurement-Based Variational Quantum Eigensolver" Physical Review Letters 126, 220501 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.126.220501
arXiv: 2010.13940

[16] Andrew Jena, Scott Genin ja Michele Mosca, „Pauli jaotamine väravakomplektidega” arXiv eeltrükk (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.07859
arXiv: 1907.07859

[17] Jarrod R. McClean, Jonathan Romero, Ryan Babbush ja Alán Aspuru-Guzik, „Variatsiooniliste hübriidsete kvant-klassikaliste algoritmide teooria”, New Journal of Physics 18, 023023 (2016).
https://doi.org/10.1088/1367-2630/18/2/023023
arXiv: 1509.04279

[18] Vladyslav Verteletskyi, Tzu-Ching Yen ja Artur F. Izmaylov, "Mõõtmiste optimeerimine variatsioonilise kvantomalahendiga, kasutades minimaalset klikikatet" The Journal of Chemical Physics 152, 124114 (2020).
https:///doi.org/10.1063/1.5141458
arXiv: 1907.03358

[19] Andrew Arrasmith, Lukasz Cincio, Rolando D. Somma ja Patrick J. Coles, „Operator Sampling for Shot-Frugal Optimization in Variational Algorithms” arXiv preprint (2020).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2004.06252
arXiv: 2004.06252

[20] Ophelia Crawford, Barnaby van Straaten, Daochen Wang, Thomas Parks, Earl Campbell ja Stephen Brierley, "Pauli operaatorite tõhus kvantmõõtmine piiratud diskreetimisvea korral" Quantum 5, 385 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-01-20-385
arXiv: 1908.06942

[21] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng ja John Preskill, „Pauli vaadeldavate andmete tõhus hindamine derandomiseerimise teel” Physical Review Letters 127, 030503 (2021).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.127.030503
arXiv: 2103.07510

[22] Giacomo Torlai, Guglielmo Mazzola, Giuseppe Carleo ja Antonio Mezzacapo, "Kvantvaatluste täpne mõõtmine närvivõrgu hindajatega" Physical Review Research 2, 022060 (2020).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.2.022060
arXiv: 1910.07596

[23] Stefan Hillmich, Charles Hadfield, Rudy Raymond, Antonio Mezzacapo ja Robert Wille, „Madalate vooluahelatega kvantmõõtmiste otsustusskeemid” 2021. aasta IEEE rahvusvaheline kvantarvutite ja -tehnoloogia konverents (QCE) 24.–34. (2021).
https:///doi.org/10.1109/QCE52317.2021.00018

[24] Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng ja John Preskill, "Kvantsüsteemi paljude omaduste ennustamine väga väheste mõõtmiste põhjal" Nature Physics 16, 1050–1057 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41567-020-0932-7
arXiv: 2002.08953

[25] Charles Hadfield, Sergey Bravyi, Rudy Raymond ja Antonio Mezzacapo, “Measurements of Quantum Hamiltonians with Locally-Biased Classical Shadows” Communications in Mathematical Physics 391, 951–967 (2022).
https://doi.org/10.1007/s00220-022-04343-8

[26] Charles Hadfield “Adaptive Pauli Shadows for Energy Estimation” arXiv preprint (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.12207
arXiv: 2105.12207

[27] Bujiao Wu, Jinzhao Sun, Qi Huang ja Xiao Yuan, „Kattunud rühmitamise mõõtmine: ühtne raamistik kvantolekute mõõtmiseks” arXiv preprint (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2105.13091
arXiv: 2105.13091

[28] Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Keita Kanno, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami ja Yuya O. Nakagawa, "Quantum expectation-value estimation by computational basic sampling" Phys. Rev. Res. 4, 033173 (2022).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.4.033173

[29] Pranav Gokhale, Olivia Angiuli, Yongshan Ding, Kaiwen Gui, Teague Tomesh, Martin Suchara, Margaret Martonosi ja Frederic T. Chong, „Minimizing State Preparations in Variational Quantum Eigensolver by Partitioning into Commuting Families” arXiv preprint (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1907.13623
arXiv: 1907.13623

[30] Ikko Hamamura ja Takashi Imamichi “Kvantvaatluste tõhus hindamine takerdunud mõõtmiste abil” npj Quantum Information 6, 1–8 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41534-020-0284-2

[31] Tzu-Ching Yen, Vladyslav Verteletskyi ja Artur F. Izmaylov, "Kõigi ühilduvate operaatorite mõõtmine ühes ühe kubiti mõõtmise seerias, kasutades ühtseid teisendusi" Journal of Chemical Theory and Computation 16, 2400–2409 (2020).
https:///doi.org/10.1021/acs.jctc.0c00008

[32] Artur F. Izmaylov, Tzu-Ching Yen, Robert A. Lang ja Vladyslav Verteletskyi, „Unitary Partitioning Approach to the Measurement Problem in the Variational Quantum Eigensolver Method” Journal of Chemical Theory and Computation 16, 190–195 (2020).
https:///doi.org/10.1021/acs.jctc.9b00791

[33] Cambyse Rouzé ja Daniel Stilck França „Kvant-mitmekehasüsteemide õppimine mõnest koopiast” arXiv preprint (2021).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.03333
arXiv: 2107.03333

[34] Andrew J. Jenaand Ariel Shlosberg „VQE mõõtmise optimeerimine (GitHubi hoidla)” https:///github.com/AndrewJena/VQE_measurement_optimization (2021).
https:///github.com/AndrewJena/VQE_measurement_optimization

[35] Scott Aaronson ja Daniel Gottesman "Stabilisaatoriahelate täiustatud simulatsioon" Physical Review A 70, 052328 (2004).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.70.052328

[36] Coen Bronand Joep Kerbosch "Algoritm 457: kõigi suunamata graafiku klikkide leidmine" Communications of the ACM 16, 575–577 (1973).
https:///doi.org/10.1145/362342.362367

[37] Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest ja Clifford Stein, “Sissejuhatus algoritmidesse”, MIT press (2009).

[38] Stephan Hoyer, Jascha Sohl-Dickstein ja Sam Greydanus, „Närvi ümberparameetrite parandamine parandab struktuuri optimeerimist” NeurIPS 2019 Deep Inverse Workshop (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1909.04240
arXiv: 1909.04240

[39] Herbert Robbinsand Sutton Monro “Stohhastiline lähendusmeetod” The Annals of Mathematical Statistics 400–407 (1951).
https:///doi.org/10.1214/aoms/1177729586

[40] Diederik P. Kingmaand Jimmy Ba “Adam: A Method for Stochastic Optimization” 3rd International Conference on Learning Representations (2015).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1412.6980
arXiv: 1412.6980

[41] Stephen Wrightand Jorge Nocedal "Numerical Optimization" Springer Science 35, 7 (1999).

[42] Philip E. Gilland Walter Murray “Kvaasi-Newtoni meetodid piiramatuks optimeerimiseks” IMA Journal of Applied Mathematics 9, 91–108 (1972).
https:///doi.org/10.1093/imamat/9.1.91

[43] Chigozie Nwankpa, Winifred Ijomah, Anthony Gachagan ja Stephen Marshall, „Aktiveerimisfunktsioonid: süvaõppe praktika ja uuringute suundumuste võrdlus” arXiv preprint (2018).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1811.03378
arXiv: 1811.03378

[44] Fabian HL Essler, Holger Frahm, Frank Göhmann, Andreas Klümper ja Vladimir E Korepin, "Ühemõõtmeline Hubbardi mudel" Cambridge University Press (2005).

[45] Zonghan Wu, Shirui Pan, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang ja Philip S. Yu, „Graafne närvivõrkude põhjalik uuring” IEEE tehingud närvivõrkude ja õppesüsteemide kohta 32, 4–24 (2021).
https:///doi.org/10.1109/TNNLS.2020.2978386
arXiv: 1901.00596

[46] JF Haase, PJ Vetter, T. Unden, A. Smirne, J. Rosskopf, B. Naydenov, A. Stacey, F. Jelezko, MB Plenio ja SF Huelga, "Controllable Non-Markovianity for a Spin Qubit in Diamond" Physical Review Letters 121, 060401 (2018).
https:///doi.org/10.1103/PhysRevLett.121.060401
arXiv: 1802.00819

[47] Nicholas C. Rubin, Ryan Babbush ja Jarrod McClean, „Fermionaalsete marginaalsete piirangute rakendamine hübriidsete kvantalgoritmide puhul”, New Journal of Physics 20, 053020 (2018).
https:///doi.org/10.1088/1367-2630/aab919
arXiv: 1801.03524

[48] John Kruschke "Bayesi andmete analüüsi tegemine: R, JAGSi ja Stani õpetus" Academic Press (2014).
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-405888-0.09999-2

[49] Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern ja Donald B. Rubin, "Bayesi andmete analüüs" Chapman Hall/CRC (1995).

[50] Paolo Fornasini “Füüsikaliste mõõtmiste määramatus: sissejuhatus andmeanalüüsi füüsikalaboris” Springer (2008).
https://doi.org/10.1007/978-0-387-78650-6

[51] Roger A. Hornand Charles R. Johnson “Maatriksianalüüs” Cambridge University Press (2012).

[52] JW Moonand L. Moser “Klikidest graafikutes” Israel Journal of Mathematics 3, 23–28 (1965).
https:///doi.org/10.1007/BF02760024

[53] Dong C. Liuand Jorge Nocedal “Piiratud mälu BFGS-meetodist suuremahuliseks optimeerimiseks” Mathematical programming 45, 503–528 (1989).
https:///doi.org/10.1007/BF01589116

Viidatud

[1] Andreas Elben, Steven T. Flammia, Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, John Preskill, Benoît Vermersch ja Peter Zoller, „Juhusliku mõõtmise tööriistakast”, Nature Reviews Physics 5 1, 9 (2023).

[2] Zachary Pierce Bansingh, Tzu-Ching Yen, Peter D. Johnson ja Artur F. Izmaylov, „Fidelity overhead for non-local changes in variational quantum algoritms” arXiv: 2205.07113, (2022).

[3] Masaya Kohda, Ryosuke Imai, Keita Kanno, Kosuke Mitarai, Wataru Mizukami ja Yuya O. Nakagawa, "Quantum expectation-value estimation by computational basic sampling" Physical Review Research 4 3, 033173 (2022).

[4] Bujiao Wu, Jinzhao Sun, Qi Huang ja Xiao Yuan, „Kattunud rühmitamise mõõtmine: ühtne raamistik kvantolekute mõõtmiseks”, arXiv: 2105.13091, (2021).

[5] Tzu-Ching Yen, Aadithya Ganeshram ja Artur F. Izmaylov, "Kvantmõõtmiste deterministlikud täiustused ühilduvate operaatorite rühmitamise, mittelokaalsete teisenduste ja kovariatsioonihinnangutega", arXiv: 2201.01471, (2022).

[6] Bojia Duan ja Chang-Yu Hsieh, "Hamiltoni põhinev andmete laadimine madalate kvantahelatega", Füüsiline ülevaade A 106 5, 052422 (2022).

[7] Daniel Miller, Laurin E. Fischer, Igor O. Sokolov, Panagiotis Kl. Barkoutsos ja Ivano Tavernelli, "Riistvarale kohandatud diagonaliseerimisahelad", arXiv: 2203.03646, (2022).

[8] Francisco Escudero, David Fernández-Fernández, Gabriel Jaumà, Guillermo F. Peñas ja Luciano Pereira, "Riistvaratõhusad takerdunud mõõtmised variatsioonikvant-algoritmide jaoks", arXiv: 2202.06979, (2022).

[9] William Kirby, Mario Motta ja Antonio Mezzacapo, "Täpne ja tõhus Lanczose meetod kvantarvutis", arXiv: 2208.00567, (2022).

[10] Lane G. Gunderman, "Pauli operaatorite kogude teisendamine samaväärseteks Pauli operaatorite kogudeks miinimumregistrite kaudu", arXiv: 2206.13040, (2022).

[11] Andrew Jena, Scott N. Genin ja Michele Mosca, "Variatsiooni-kvant-omalahendaja mõõtmise optimeerimine Pauli operaatorite jagamise teel, kasutades mürarikkal keskmise skaala kvantriistvara mitmebitiseid Cliffordi väravaid". Füüsiline ülevaade A 106 4, 042443 (2022).

[12] Alexander Gresch ja Martin Kliesch, "Garanteeritud tõhus energiahinnang kvant-mitmekehalistele Hamiltonlastele ShadowGroupingu abil", arXiv: 2301.03385, (2023).

Ülaltoodud tsitaadid on pärit SAO/NASA KUULUTUSED (viimati edukalt värskendatud 2023-01-26 13:33:05). Loend võib olla puudulik, kuna mitte kõik väljaandjad ei esita sobivaid ja täielikke viiteandmeid.

Ei saanud tuua Ristviide viidatud andmete alusel viimase katse ajal 2023-01-26 13:33:03: 10.22331/q-2023-01-26-906 viidatud andmeid ei saanud Crossrefist tuua. See on normaalne, kui DOI registreeriti hiljuti.

See raamat on avaldatud Quantum all Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) litsents. Autoriõigus jääb algsetele autoriõiguste valdajatele, näiteks autoritele või nende institutsioonidele.

SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
Allikas: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-01-26-906/

Ajatempel: Jaanuar 26, 2023

Ajatempel: August 23, 2022

Kvantvaatluste adaptiivne hindamine

Taasavaldanud Platon

Abstraktne

Populaarne kokkuvõte

► BibTeX-i andmed

► Viited

Viidatud

Veel alates Quantum Journal

Klassikalised varjud, mis põhinevad lokaalselt põimunud mõõtmistel

Piiratud vooluahelaga kudumine variatsioonilise kvantdünaamika jaoks

Pseudo-diferentsiaaloperaatorite tõhusa kvantplokkide kodeerimise kohta

Kvantvaatluste adaptiivne hindamine

Kriitiline kvanttermomeetria ja selle teostatavus spinsüsteemides

Kvadit Pauli rühm: mitte-pendeldavad paarid, mitte-pendeldavad hulgad ja struktuuriteoreemid

Energiatihedused kvantmehaanikas

Kvantvälja teooria piiri saavutamine tasakaalust kaugel asuvates kvantlülimudelites

Magnetiliste alamtasandite populatsioonide kvantpõimumise uurimine: väljaspool spinni pigistamise ebavõrdsust

Kvantsõnumi edastamise algoritm optimaalseks ja tõhusaks dekodeerimiseks

Meist

Vertikaalne otsing ja Ai

Platvorm

Püsi ühenduses

konto