基于混合态量子计算的参数估计

我们提出了一种量子算法，利用单比特确定性量子计算在量子计量学极限下估计参数。当量子系统中发生的相互作用由哈密顿量 $H= \theta H_0$ 描述时，我们通过聚焦于先前的估计并实施自适应贝叶斯程序来估计 $\theta$。该算法的最终结果是对 $\theta$ 的更新估计，其方差已按在 $H$ 下的演化时间比例减小。对于多参数估计问题，我们实施了动态解耦技术并利用了单参数估计的结果。此外，还在自适应框架内讨论了离散时间演化和参考系对准的情况。