Active Sampling Sample-based Quantum Diagonalization from Finite-Shot Measurements
이 논문은 유한한 측정 횟수와 상태 준비 오류가 있는 근사 양자 장치 환경에서, 에피슈타인-네스벳 섭동 이론에 기반한 능동 학습 전략을 통해 기저 상태를 효율적으로 확장하고 정확한 바닥 상태 에너지를 추정하는 '능동 샘플링 샘플 기반 양자 대각화 (AS-SQD)' 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션 및 실제 양자 하드웨어를 통해 검증했습니다.