ベイズ量子状態推定のための実用的で効率的なアプローチ

概要 ベイズ推論は量子状態トモグラフィーのための強力な枠組みであり、不確実性を意味深く情報豊かな方法で扱います。しかし、複雑な確率分布からのサンプリングに伴う数値的な課題は、実際の設定でのベイズトモグラフィーを妨げます。本記事では、ベイズ量子状態推定のための改良された自己完結型アプローチを導入します。機械学習と統計の進歩を活用し、我々の定式化は高効率な前処理クランク-ニコルソンサンプリングと擬似尤度に依存しています。計算コストを理論的に分析し、実データセットおよびシミュレーションデータセットの両方に対する推論の明示的な例を提供し、既存のアプローチに対する性能の改善を示します。