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机构名称：
¥ 2.0
摘要最近，我们发现了几种量子算法的候选者，这些算法可以在近期设备中实现，以估算给定量子状态的振幅，这是各种计算任务（例如蒙特卡洛方法）中的核心子例程。这些算法之一是基于并行化量子电路的最大似然估计。在本文中，我们扩展了此方法，使其结合了逼真的噪声效果，然后在超导IBM量子设备上进行实验演示。假设去极化噪声的模型构建最大似然估计器。然后，我们将问题提出为两参数估计问题，相对于目标振幅参数和噪声参数。特别是我们表明存在异常的目标值，其中Fisher信息矩阵变成退化，因此即使通过增加振幅膨胀的数量也无法改善估计误差。实验证明表明，提出的最大似然估计器在查询数量中实现了量子加速，尽管估计误差由于噪声而饱和。估计误差的饱和值与该理论一致，这意味着去极化噪声模型的有效性，从而使我们能够预测量子计算机中硬件组件（尤其是门误）的基本要求（尤其是栅极误差），以实现幅度估计任务中的量子加速。
arxiv：2006.16223v3 [Quant-PH] 2021年10月11日
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