論文の概要: Predicting Many Properties of a Quantum System from Very Few Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08953v2
• Date: Wed, 22 Apr 2020 00:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 20:51:52.090219
• Title: Predicting Many Properties of a Quantum System from Very Few Measurements
• Title（参考訳）: 極少数の測定値から量子系の多くの性質を予測する
• Authors: Hsin-Yuan Huang, Richard Kueng, and John Preskill
• Abstract要約: 本稿では,量子状態の古典的記述を近似的に記述する効率的な方法を提案する。 測定数はシステムサイズとは独立であり、情報理論の下限を飽和させる。 古典的な影を応用して、量子忠実度、絡み合いエントロピー、2点相関関数、局所可観測物の期待値、多体局所ハミルトニアンのエネルギー分散を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6990978741464895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting properties of complex, large-scale quantum systems is essential for developing quantum technologies. We present an efficient method for constructing an approximate classical description of a quantum state using very few measurements of the state. This description, called a classical shadow, can be used to predict many different properties: order $\log M$ measurements suffice to accurately predict $M$ different functions of the state with high success probability. The number of measurements is independent of the system size, and saturates information-theoretic lower bounds. Moreover, target properties to predict can be selected after the measurements are completed. We support our theoretical findings with extensive numerical experiments. We apply classical shadows to predict quantum fidelities, entanglement entropies, two-point correlation functions, expectation values of local observables, and the energy variance of many-body local Hamiltonians. The numerical results highlight the advantages of classical shadows relative to previously known methods.
• Abstract（参考訳）: 複雑な大規模量子システムの予測特性は、量子技術の発達に不可欠である。 量子状態の近似的な古典的記述を非常に少ない状態測定を用いて効率的に構築する手法を提案する。 古典的な影と呼ばれるこの記述は、多くの異なる特性を予測するのに使うことができる: Order $\log M$ Measurement suffice to correct $M$ different function of the state with high success probability。 測定数はシステムサイズとは独立であり、情報理論の下限を飽和させる。 さらに、測定が完了した後、予測対象特性を選択することができる。 我々は広範な数値実験で理論的な結果を支持する。 古典影を適用し,量子フィダリティ,絡み合いエントロピー,2点相関関数,局所可観測関数の期待値,多体局所ハミルトニアンのエネルギー分散を予測した。 数値的な結果は、既知の手法と比較して古典的な影の利点を浮き彫りにする。

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