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Efficient Bayesian phase estimation via entropy-based sampling
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OA
AI
DOI：10.1088/2058-9565/ac74db.png)
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摘要
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贝叶斯估计方法能够结合来自不同似然函数的实验数据信息以实现高精度，通过引入可控辅助相位已被广泛用于相位估计。在这里，我们提出了一种贝叶斯相位估计 (BPE) 算法，该算法具有通过基于熵的采样设计的辅助相位的巧妙更新规则。与其他自适应BPE算法不同，我们算法中的辅助相位仅在预先估计步骤中确定一次。通过对小批量数据的简单统计分析，预先建立辅助阶段的迭代规则，并在所有后续更新中使用，而不是在每个更新跟踪中进行复杂的计算。在该预先估计过程期间，可以选择最具信息性的数据，其指导以少得多的测量时间执行BPE。由于相同数量的贝叶斯更新的测量时间显着减少，因此我们的基于熵的采样算法可以像其他自适应BPE算法一样高效，并且具有非自适应BPE算法的优点 (例如宽动态范围和完美的噪声鲁棒性)。自适应BPE算法。我们的算法在各种实用的量子传感器中具有广阔的应用前景，例如原子钟和量子磁力计。
Keyword:
Bayesian phase estimation
Ramsey interferometry
entropy-based sampling
期刊
IF:
5
论文数:
1.4K
被引数:
5.1K
机构
引用论文
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