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Variational quantum algorithm for enhanced continuous variable optical phase sensing
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AI
DOI：10.1038/s41534-024-00947-1.png)
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摘要
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变分量子算法（VQAs）是用于在噪声中等规模量子（NISQ）设备上解决广泛问题的混合量子-经典方法。在相关硬件上测试这些算法对于研究噪声和缺陷的影响以及评估其实际价值至关重要。在此，我们在基于压缩光的连续变量平台上实现了一种用于优化参数估计的变分算法，这是高精度光学相位估计的关键组成部分。我们研究了该算法识别最优计量过程的能力，包括对小角度光学相位传感的探针态和测量策略进行优化。采用了两种不同的优化策略：第一种是使用高斯参数移位规则来直接从测量结果中估计成本函数梯度的梯度下降优化器；第二种策略涉及梯度无关的贝叶斯优化器，利用相同的成本函数对系统进行微调，并基于通过梯度依赖算法获得的数据进行训练。我们发现，两种算法均能将实验引导至最优计量过程。然而，它们找到了理论模型未预测到的极小值，这表明变分算法在模拟复杂噪声环境方面的优势，这是一项非平凡的任务。
期刊
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8.3
论文数:
1.4K
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