Stabilizer codes for Heisenberg-limited many-body Hamiltonian estimation
Notice bibliographique
Résumé
Estimating many-body Hamiltonians has wide applications in quantum technology. By allowing coherent evolution of quantum systems and entanglement across multiple probes, the precision of estimating a fully connected k -body interaction can scale up to (nkt)−1 , where n is the number of probes and t is the probing time. However, the optimal scaling may no longer be achievable under quantum noise, and it is important to apply quantum error correction in order to recover this limit. In this work, we study the performance of stabilizer quantum error correcting codes in estimating many-body Hamiltonians under noise. When estimating a fully connected ZZZ interaction under single-qubit noise, we showcase three families of stabilizer codes – thin surface codes, quantum Reed–Muller codes and Shor codes – that achieve the scalings of (nt)−1 , (n2t)−1 and (n3t)−1 , respectively, all of which are optimal with t . We further discuss the relation between stabilizer structure and the scaling with n , and identify several no-go theorems. For instance, we find codes with constant-weight stabilizer generators can at most achieve the n−1 scaling, while the optimal n−3 scaling is achievable if and only if the code bears a repetition code substructure, like in Shor code.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».