Parity superselection forbids direct measurement of odd Majorana observables. We learn time-independent, parity-covariant, $k$-mode-local Lindbladians on $m$ modes using even preparations and measurements with uninterrupted short-time evolution. Internal markers turn odd probes into even observables, and pair measurements among three separated markers calibrate their dynamical contributions. Signed Fierz inversion recovers canonical coefficients, while semidefinite fitting yields a valid generator. For finite-range models on known bounded-degree graphs with suitable marker access and a supplied weighted-strength bound $\barα$, entrywise error $\varepsilon$ is achieved using $\widetilde{\mathcal{O}}(\barα^2\varepsilon^{-2}\log(m/δ))$ samples, without external modes or known nonzero coefficient locations. Recovery to diamond-norm error $\varepsilon$ costs an additional factor $m^2$, matching lower bounds for short-time experiments on fresh systems up to logarithmic and fixed geometric factors. Without a supplied graph, one idle ancillary mode per system mode and potentially nonlocal pair operations give total absolute coefficient error at most $\varepsilon$ per mode using $\widetilde{\mathcal{O}}_k(\barα^2\mathsf d^2m^{\lfloor k/2\rfloor}\varepsilon^{-2}\log(m/δ))$ samples, under a supplied approximate coefficient-degree bound $\mathsf d$ and controlled weak-coefficient tails. All guarantees hold with probability at least $1-δ$. For geometric models, fixed-support even observables can be predicted with logarithmic system-size sample complexity at fixed time and accuracy. We also give finite-volume and exponential-tail extensions.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 9月29日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员