量子可观测量的自适应估计

量子可观测量的自适应估计

时间戳记：26年2023月8日，凌晨26:XNUMX

阿里尔·施洛斯伯格1,2, 安德鲁·耶拿3,4, 普里扬卡·穆霍帕迪耶3,4, 简·F·哈泽3,5,6, 费利克斯·莱迪茨基3,4,7,8和卢卡·德兰托尼奥3,5,9

1JILA，科罗拉多大学和国家标准与技术研究所，博尔德，科罗拉多州 80309，美国
2科罗拉多大学物理系，博尔德，CO 80309，美国
3滑铁卢大学量子计算研究所，滑铁卢，加拿大N2L 3G1
4组合与优化系，滑铁卢大学，滑铁卢，ON N2L 3G1，加拿大
5加拿大滑铁卢大学物理与天文学系，滑铁卢，ON N2L 3G1
6理论物理和 IQST 研究所，乌尔姆大学，D-89069 乌尔姆，德国
7伊利诺伊大学香槟分校数学和 IQUIST 系，美国伊利诺伊州厄巴纳 61801
8加拿大安大略省滑铁卢市N2L 2Y5周边理论物理研究所
9埃克塞特大学物理与天文学系，斯托克路，埃克塞特 EX4 4QL，英国

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抽象

准确估计量子可观测量是科学中的一项关键任务。 随着硬件的进步，测量量子系统的要求将越来越高，特别是对于需要大量采样的变分协议。 在这里，我们介绍了一种测量方案，该方案可以根据先前获得的数据自适应地修改估计器。 我们称为 AEQuO 的算法持续监控所考虑的可观察量的估计平均值和相关误差，并根据此信息确定下一个测量步骤。 我们允许同时探测的 Pauli 算子的子集中存在重叠和非按位交换关系，从而最大限度地收集信息量。 AEQuO 有两种变体：贪婪的桶填充算法，对小问题实例具有良好的性能，以及基于机器学习的算法，对较大的实例具有更有利的缩放。 由这些子程序确定的测量配置将进一步进行后处理，以降低估算器的误差。 我们测试了关于化学哈密顿量的协议，AEQuO 为此提供了误差估计，改进了基于各种分组技术或随机测量的所有最先进的方法，从而大大降低了当前和未来量子应用中的测量成本。

量子可观测值的自适应估计柏拉图区块链数据智能。垂直搜索。人工智能。

特色图片：AEqUO 方案，我们的测量算法。 可观察的 O 作为输入给出并通过加权图表示，从中可以恢复估计器的平均值和误差。 在找到对应于 O 的同时可测量部分的图的团之后，通过机器学习 (ML) 或桶填充 (BF) 子例程分配镜头。 当测量预算耗尽时，应用后处理并获得平均和误差估计的最终值。

热门摘要

与经典系统不同，量子系统在每次测量时都会被不可逆转地破坏。 当人们想要从量子系统中提取信息时，这具有深远的意义。 例如，当必须估计可观测值的平均值时，通常需要将整个实验重复多次。 根据所采用的测量策略，实现相同精度的要求差异很大。 在这项工作中，我们提出了一种新方法，可以大大降低硬件资源。 我们的策略是自适应的，在获取数据的同时学习和改进测量分配的意义上。 此外，它允许同时估计影响所需可观察量的平均值和误差。 与其他最先进的方法相比，我们在采用我们的协议时证明了估计准确性的一致且相当大的改进。

►BibTeX数据

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