क्वांटम वेधशालाओं का अनुकूली अनुमान

क्वांटम वेधशालाओं का अनुकूली अनुमान

टाइम स्टैम्प: 26 जनवरी, 2023 सुबह 8:26 बजे

एरियल श्लोसबर्ग1,2, एंड्रयू जे जेना3,4,प्रियंका मुखोपाध्याय3,4, जान एफ हासे3,5,6, फेलिक्स लेडिट्ज़की3,4,7,8, और लुका डेलानटोनियो3,5,9

1जिला, कोलोराडो विश्वविद्यालय और राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान, बोल्डर, सीओ 80309, यूएसए
2भौतिकी विभाग, कोलोराडो विश्वविद्यालय, बोल्डर, सीओ 80309, यूएसए
3क्वांटम कम्प्यूटिंग संस्थान, वाटरलू विश्वविद्यालय, वाटरलू, एन2एल 3जी1 पर, कनाडा
4कॉम्बिनेटरिक्स और ऑप्टिमाइज़ेशन विभाग, वाटरलू विश्वविद्यालय, वाटरलू, ON N2L 3G1, कनाडा
5भौतिकी और खगोल विज्ञान विभाग, वाटरलू विश्वविद्यालय, वाटरलू, ON N2L 3G1, कनाडा
6सैद्धांतिक भौतिकी और IQST संस्थान, यूनिवर्सिटैट उल्म, डी-89069 उल्म, जर्मनी
7गणित और IQUIST विभाग, इलिनोइस विश्वविद्यालय अर्बाना-शैंपेन, अर्बाना, आईएल 61801, यूएसए
8परिधि भौतिकी, वाटरलू के लिए परिधि संस्थान, एन 2 एल 2 वाई 5, कनाडा
9भौतिकी और खगोल विज्ञान विभाग, एक्सेटर विश्वविद्यालय, स्टॉकर रोड, एक्सेटर EX4 4QL, यूनाइटेड किंगडम

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सार

क्वांटम वेधशालाओं का सटीक अनुमान विज्ञान में एक महत्वपूर्ण कार्य है। हार्डवेयर पर प्रगति के साथ, क्वांटम सिस्टम को मापना तेजी से मांग वाला हो जाएगा, विशेष रूप से परिवर्तनीय प्रोटोकॉल के लिए जिनके लिए व्यापक नमूने की आवश्यकता होती है। यहां, हम एक माप योजना प्रस्तुत करते हैं जो पहले प्राप्त आंकड़ों के आधार पर अनुमानक को अनुकूल रूप से संशोधित करती है। हमारा एल्गोरिदम, जिसे हम AEQuO कहते हैं, लगातार अनुमानित औसत और अवलोकनीय की संबंधित त्रुटि दोनों पर नज़र रखता है, और इस जानकारी के आधार पर अगला माप चरण निर्धारित करता है। हम पाउली ऑपरेटरों के सबसेट में ओवरलैप और गैर-बिटवाइज़ कम्यूटेशन संबंधों दोनों की अनुमति देते हैं जिनकी एक साथ जांच की जाती है, जिससे एकत्रित जानकारी की मात्रा अधिकतम हो जाती है। AEQuO दो प्रकारों में आता है: छोटी समस्या वाले उदाहरणों के लिए अच्छे प्रदर्शन के साथ एक लालची बाल्टी-भरने वाला एल्गोरिदम, और बड़े उदाहरणों के लिए अधिक अनुकूल स्केलिंग के साथ एक मशीन लर्निंग-आधारित एल्गोरिदम। अनुमानक पर त्रुटि को कम करने के लिए इन सबरूटीन्स द्वारा निर्धारित माप कॉन्फ़िगरेशन को आगे पोस्ट-प्रोसेस किया जाता है। हम रसायन विज्ञान हैमिल्टनियन पर अपने प्रोटोकॉल का परीक्षण करते हैं, जिसके लिए AEQuO त्रुटि अनुमान प्रदान करता है जो विभिन्न समूहीकरण तकनीकों या यादृच्छिक मापों के आधार पर सभी अत्याधुनिक तरीकों में सुधार करता है, इस प्रकार वर्तमान और भविष्य के क्वांटम अनुप्रयोगों में माप के टोल को काफी कम कर देता है।

क्वांटम वेधशालाओं प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस का अनुकूली अनुमान। लंबवत खोज. ऐ.

विशेष छवि: AEqUO की योजना, हमारा माप एल्गोरिदम। एक अवलोकन योग्य O को इनपुट के रूप में दिया गया है और एक भारित ग्राफ के माध्यम से दर्शाया गया है, जिससे अनुमानक की औसत और त्रुटि को पुनर्प्राप्त करना संभव है। ओ के एक साथ मापने योग्य भागों के अनुरूप ग्राफ़ का समूह ढूंढने के बाद, शॉट्स को मशीन लर्निंग (एमएल) या बकेट फिलिंग (बीएफ) सबरूटीन के माध्यम से आवंटित किया जाता है। जब माप बजट समाप्त हो जाता है, तो पोस्ट-प्रोसेसिंग लागू की जाती है और औसत और त्रुटि अनुमान के अंतिम मूल्य प्राप्त किए जाते हैं।

लोकप्रिय सारांश

क्वांटम प्रणालियाँ, शास्त्रीय प्रणालियों के विपरीत, हर बार मापे जाने पर अपरिवर्तनीय रूप से नष्ट हो जाती हैं। जब कोई क्वांटम सिस्टम से जानकारी निकालना चाहता है तो इसका गहरा प्रभाव पड़ता है। उदाहरण के लिए, जब किसी को किसी अवलोकन योग्य वस्तु के औसत मूल्य का अनुमान लगाना होता है, तो अक्सर पूरे प्रयोग को कई बार दोहराना आवश्यक होता है। नियोजित माप रणनीति के आधार पर, समान परिशुद्धता प्राप्त करने की आवश्यकताएं काफी भिन्न होती हैं। इस कार्य में, हम एक नया दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं जो हार्डवेयर पर संसाधनों को काफी कम कर देता है। हमारी रणनीति अनुकूली है, इस अर्थ में कि डेटा प्राप्त करते समय माप आवंटन सीखता है और सुधारता है। इसके अलावा, यह एक ही समय में वांछित अवलोकन को प्रभावित करने वाले औसत और त्रुटि दोनों का अनुमान लगाने की अनुमति देता है। अन्य अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में, जब हमारा प्रोटोकॉल नियोजित होता है तो हम अनुमान की सटीकता में लगातार और काफी सुधार प्रदर्शित करते हैं।

► BibTeX डेटा

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