This paper develops a unified framework for quantum wavelet shrinkage, extending classical denoising ideas into the quantum domain. Shrinkage is interpreted as a completely positive trace-preserving process, so attenuation of coefficients is carried out through controlled decoherence rather than nonlinear thresholding. Phase damping and ancilla-driven constructions realize this behavior coherently and show that statistical adaptivity and quantum unitarity can be combined within a single circuit model. The same physical mechanisms that reduce quantum coherence, such as dephasing and amplitude damping, are repurposed as programmable resources for noise suppression. Practical demonstrations implemented with Qiskit illustrate how circuits and channels emulate coefficientwise attenuation, and all examples are provided as Jupyter notebooks in the companion GitHub repository. Encoding schemes for amplitude, phase, and hybrid representations are examined in relation to transform coherence and measurement feasibility, and realizations suited to current noisy intermediate-scale quantum devices are discussed. The work provides a conceptual and experimental link between wavelet-based statistical inference and quantum information processing, and shows how engineered decoherence can act as an operational surrogate for classical shrinkage.


翻译:本文提出了一个量子小波收缩的统一框架,将经典去噪思想扩展至量子领域。收缩被解释为一个完全正且保迹的过程,因此系数的衰减是通过受控退相干而非非线性阈值处理实现的。相位阻尼和辅助比特驱动的构造以相干方式实现了这一行为,并表明统计自适应性与量子幺正性可在单一电路模型中结合。降低量子相干性的相同物理机制(如退相位和振幅阻尼)被重新用作可编程的噪声抑制资源。通过Qiskit实现的实践演示说明了电路与信道如何模拟逐系数衰减,所有示例均以Jupyter笔记本形式提供于配套的GitHub仓库中。本文研究了振幅、相位及混合表示编码方案与变换相干性及测量可行性的关联,并讨论了适用于当前含噪声中等规模量子设备的实现方案。该工作建立了基于小波的统计推断与量子信息处理之间的概念与实验联系,并展示了工程化退相干如何作为经典收缩的操作性替代。

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