Postselection-Free Learning of Measurement-Induced Quantum Dynamics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We address how one can empirically infer properties of quantum states generated by dynamics involving measurements. Our focus is on many-body settings where the number of measurements is extensive, making brute-force approaches based on postselection intractable due to their exponential sample complexity. We introduce a general-purpose scheme that can be used to infer any property of the postmeasurement ensemble of states (e.g., the average entanglement entropy, or frame potential) using a scalable number of experimental repetitions. We first identify a general class of “estimable properties” that can be directly extracted from experimental data. Then, based on empirical observations of such quantities, we show how one can indirectly infer information about any particular given nonestimable quantity of interest through classical postprocessing. Our approach is based on an optimization task, where one asks what are the minimum and maximum values that the desired quantity could possibly take, while ensuring consistency with observations. The true value of this quantity must then lie within a feasible range between these extrema, resulting in two-sided bounds. Narrow feasible ranges can be obtained by using a classical simulation of the device to determine which estimable properties one should measure. Even in cases where this simulation is inaccurate, unambiguous information about the true value of a given quantity realized on the quantum device can be learned. As an immediate application, we show that our method can be used to verify the emergence of quantum state designs in experiments. We identify some fundamental obstructions that in some cases prevent sharp knowledge of a given quantity from being inferred, and discuss what can be learned in cases where classical simulation is too computationally demanding to be feasible. In particular, we prove that any observer who cannot perform a classical simulation cannot distinguish the output states from those sampled from a maximally structureless ensemble. Published by the American Physical Society 2024
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle