論文の概要: Quantum Pure State Tomography via Variational Hybrid Quantum-Classical Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05806v1
• Date: Thu, 16 Jan 2020 14:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 00:28:43.913072
• Title: Quantum Pure State Tomography via Variational Hybrid Quantum-Classical Method
• Title（参考訳）: 変分ハイブリッド量子古典法による量子純状態トモグラフィ
• Authors: Tao Xin, Xinfang Nie, Xiangyu Kong, Jingwei Wen, Dawei Lu, Jun Li
• Abstract要約: 本稿では,変分型ハイブリッド量子古典法に基づく自己学習トモグラフィー手法を提案する。 さらに, 4-qubit核磁気共鳴技術を用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.028037262377458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To obtain a complete description of a quantum system, one usually employs standard quantum state tomography, which however requires exponential number of measurements to perform and hence is impractical when the system's size grows large. In this work, we introduce a self-learning tomographic scheme based on the variational hybrid quantum-classical method. The key part of the scheme is a learning procedure, in which we learn a control sequence capable of driving the unknown target state coherently to a simple fiducial state, so that the target state can be directly reconstructed by applying the control sequence reversely. In this manner, the state tomography problem is converted to a state-to-state transfer problem. To solve the latter problem, we use the closed-loop learning control approach. Our scheme is further experimentally tested using techniques of a 4-qubit nuclear magnetic resonance. {Experimental results indicate that the proposed tomographic scheme can handle a broad class of states including entangled states in quantum information, as well as dynamical states of quantum many-body systems common to condensed matter physics.
• Abstract（参考訳）: 量子系の完全な記述を得るためには、通常標準量子状態トモグラフィーを用いるが、実行には指数関数的な数の計測を必要とするため、システムのサイズが大きくなると非現実的である。 本研究では,変動型ハイブリッド量子古典法に基づく自己学習トモグラフィー手法を提案する。 このスキームの重要な部分は学習手順であり、未知の目標状態が単純なfiducial状態とコヒーレントに駆動可能な制御シーケンスを学習し、制御シーケンスを逆に適用することで目標状態を直接再構築することができる。 このようにして、状態トモグラフィ問題は状態遷移問題に変換される。 後者の問題を解決するために,閉ループ学習制御方式を用いる。 さらに, 4-qubit核磁気共鳴技術を用いて実験を行った。 実験結果から,提案手法は量子情報の絡み合った状態や,凝縮物質物理学に共通する量子多体系の動的状態を含む,幅広い種類の状態を扱うことができることが示された。

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