베이esian 양자 상태 추정을 위한 실용적이고 효율적인 접근법

추상 베이esian 추론은 양자 상태 톰그래피에 있어 강력한 패러다임으로, 불확실성을 의미 있고 유익한 방식으로 다룹니다. 그러나 복잡한 확률 분포에서 샘플링과 관련된 수치적 문제는 실제 환경에서 베이esian 톰그래피를 저해합니다. 본 기사에서는 베이esian 양자 상태 추정을 위한 개선된 자체 포함 접근법을 소개합니다. 기계 학습과 통계의 발전을 활용하여, 우리의 공식은 매우 효율적인 전처리된 크랭크-니콜슨 샘플링과 의사 가능성에 의존합니다. 우리는 이론적으로 계산 비용을 분석하고, 실제 및 시뮬레이션 데이터셋에 대한 추론의 명시적 예시를 제공하여 기존 접근법에 비해 개선된 성능을 보여줍니다.