Optimal Ansatz-free Hamiltonian Learning In Situ
无假设哈密顿量的最优原位学习
机构 * Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学信息工程系) ; John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University(哈佛大学约翰·A·保罗森工程与应用科学学院) ; California Institute of Technology(加州理工学院)
AI总结 提出一种无需控制、无需辅助比特的算法,仅用泡利乘积态制备和测量,以最优总演化时间学习无假设哈密顿量,适用于近中期量子实验。
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