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Quantum measurement optimization by decomposition of measurements into extremals

机译:通过将测量分解为极值来优化量子测量

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摘要

We study the numerical accuracy ( ) and time cost ( ) of estimating the quantum Van Trees information, for a qubit encoding parameter on its phase, see Section 2.3.1. ( ) A numerical estimation was done using the RSM method with (green triangles) and (purple triangles) samples and using the REMS method with (cyan circles) and (red diamonds) samples. The ansatz ( ), resulting in Eq. ( ), is shown as a blue line. We consider different families of states parametrized by , see Eq. ( ). The number of outcomes of the POVM is fixed to 4, as this is the maximum number of outcomes for an extremal POVM in a 2-dimensional Hilbert space . Note that the RESM method gives much better results with one sample than the RSM method with 1000. ( ) Error in the numerical estimation of , see Eq. ( ), sampling directly the whole space of POVMs (RMS) or only its extremal points (RESM) for , with respect to the computational time invested. The slope for RSM case is and for RESM is . The error with the method proposed decreases much faster using RESM rather than RMS.
机译:我们研究估计量子Van Trees信息的数值准确性()和时间成本(),有关其相位上的qubit编码参数,请参见第2.3.1节。 ()使用RSM方法对(绿色三角形)和(紫色三角形)样本进行数值估计,并使用REMS方法对(青色圆圈)和(红色菱形)样本进行数值估计。 ansatz(),得出等式。 (),显示为蓝线。我们考虑用表示的不同状态族,请参见等式。 ()。 POVM的结果数固定为4,因为这是二维Hilbert空间中极值POVM的最大结果数。请注意,使用一个样本的RESM方法比使用1000的RSM方法可获得更好的结果。()的数值估计中的误差,请参见等式。 (),相对于投资的计算时间,直接对POVM的整个空间(RMS)或仅对其的极值点(RESM)进行采样。 RSM情况的斜率是,RESM情况的斜率是。使用RESM而不是RMS,所建议方法的误差降低得更快。

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