論文の概要: Semi-device-dependent blind quantum tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03069v1
- Date: Thu, 4 Jun 2020 18:00:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 04:11:32.495498
- Title: Semi-device-dependent blind quantum tomography
- Title（参考訳）: 半デバイス依存ブラインド量子トモグラフィ
- Authors: Ingo Roth, Jadwiga Wilkens, Dominik Hangleiter, Jens Eisert
- Abstract要約: 現在のスキームは、高い精度でキャリブレーションされたプリオリであるトモグラフィーの計測装置を必要とするのが一般的である。
興味のある量子状態の自然の低ランク構造を利用すると、高度にスケーラブルなブラインドトモグラフィー方式にたどり着くのに十分であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3075880857448061
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Extracting tomographic information about quantum states is a crucial task in
the quest towards devising high-precision quantum devices. Current schemes
typically require measurement devices for tomography that are a priori
calibrated to a high precision. Ironically, the accuracy of the measurement
calibration is fundamentally limited by the accuracy of state preparation,
establishing a vicious cycle. Here, we prove that this cycle can be broken and
the fundamental dependence on the measurement devices significantly relaxed. We
show that exploiting the natural low-rank structure of quantum states of
interest suffices to arrive at a highly scalable blind tomography scheme with a
classically efficient post-processing algorithm. We further improve the
efficiency of our scheme by making use of the sparse structure of the
calibrations. This is achieved by relaxing the blind quantum tomography problem
to the task of de-mixing a sparse sum of low-rank quantum states. Building on
techniques from model-based compressed sensing, we prove that the proposed
algorithm recovers a low-rank quantum state and the calibration provided that
the measurement model exhibits a restricted isometry property. For generic
measurements, we show that our algorithm requires a close-to-optimal number
measurement settings for solving the blind tomography task. Complementing these
conceptual and mathematical insights, we numerically demonstrate that blind
quantum tomography is possible by exploiting low-rank assumptions in a
practical setting inspired by an implementation of trapped ions using
constrained alternating optimization.
- Abstract（参考訳）: 量子状態に関するトモグラフィー情報を抽出することは、高精度量子デバイスを開発するための重要な課題である。
現在のスキームは通常、高精度に調整されたトモグラフィのための測定装置を必要とする。
皮肉なことに、測定校正の精度は、状態調整の精度によって根本的に制限され、悪循環が確立される。
ここでは, このサイクルが破られ, 測定装置への根本的な依存が著しく緩和されることを実証する。
その結果, 量子状態の自然低ランク構造を利用して, 古典的効率のよい後処理アルゴリズムを用いた高度にスケーラブルなブラインドトモグラフィ法が得られた。
さらに,キャリブレーションのスパース構造を利用することで,提案手法の効率をさらに向上させる。
これは、ブラインド量子トモグラフィー問題を低ランク量子状態のスパース和をデミックスするタスクに緩和することで達成される。
モデルに基づく圧縮センシング技術に基づき,提案アルゴリズムが低ランク量子状態を回復し,測定モデルが制限された等長特性を示すキャリブレーションを行うことを証明した。
そこで本手法では, ブラインドトモグラフィーの課題を解決するために, 近似数測定設定が必要であることを示す。
これらの概念的および数学的知見を補完することにより,制約付き交互最適化を用いた捕捉イオンの実装に触発された実用環境での低位仮定を活用し,ブラインド量子トモグラフィーが可能となることを数値的に証明した。
関連論文リスト
- Measuring entanglement without local addressing via spiral quantum state tomography [0.0]
量子状態トモグラフィーは、量子コンピュータとシミュレータで生成された量子状態を特定するための重要なツールである。
本稿では,より効率的にスケールできるトモグラフィー手法を提案する。
数値シミュレーションの結果,高いトモグラフィ効率と精度が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T17:37:29Z) - Multi-qubit State Tomography with Few Pauli Measurements [8.611891055029076]
キャラクタリゼーションツールであるQuantum state tomographyは、未知の量子状態の密度行列を再構成する。
これは、大量の量子ビットに対する測定とデータ処理の膨大な負担のため、実用的ではない。
より少ない測定を必要とするが、期待される精度が得られる効率的なフレームワークを構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T14:10:26Z) - Optimal Single Qubit Tomography: Realization of Locally Optimal
Measurements on a Quantum Computer [0.2621730497733947]
これらの測定を超伝導量子コンピュータに実装する。
我々の実験は理論的な限界を飽和させるのに十分低い誤差を生じる。
シミュレーションの結果,事前知識の相違による任意の量子状態のキャラクタリゼーションにおける手法の堅牢性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-10T09:44:58Z) - Retrieving space-dependent polarization transformations via near-optimal
quantum process tomography [55.41644538483948]
トモグラフィー問題に対する遺伝的および機械学習アプローチの適用について検討する。
ニューラルネットワークベースのスキームは、リアルタイムにキャラクタリゼーションを必要とするアプリケーションにおいて、重要なスピードアップを提供する。
これらの結果は、より一般的な量子プロセスにおけるトモグラフィーアプローチの最適化の基礎となることを期待する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-27T11:37:14Z) - Quantum state tomography with tensor train cross approximation [84.59270977313619]
測定条件が最小限であるような状態に対して、完全な量子状態トモグラフィが実行可能であることを示す。
本手法は,非構造状態と局所測定のための最もよく知られたトモグラフィー法よりも指数関数的に少ない状態コピーを必要とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-13T17:56:28Z) - Neural network enhanced measurement efficiency for molecular
groundstates [63.36515347329037]
いくつかの分子量子ハミルトニアンの複雑な基底状態波動関数を学習するために、一般的なニューラルネットワークモデルを適用する。
ニューラルネットワークモデルを使用することで、単一コピー計測結果だけで観測対象を再構築するよりも堅牢な改善が得られます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-30T17:45:05Z) - Analytical and experimental study of center line miscalibrations in M\o
lmer-S\o rensen gates [51.93099889384597]
モルマー・ソレンセンエンタングゲートの誤校正パラメータの系統的摂動展開について検討した。
我々はゲート進化演算子を計算し、関連する鍵特性を得る。
我々は、捕捉されたイオン量子プロセッサにおける測定値に対して、モデルからの予測をベンチマークすることで検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-10T10:56:16Z) - Quantum verification and estimation with few copies [63.669642197519934]
大規模絡み合ったシステムの検証と推定は、信頼性の高い量子情報処理にそのようなシステムを用いる際の大きな課題の1つである。
本稿では,資源の一定数(サンプリング複雑性)に着目し,任意の次元のシステムに適していることを示す。
具体的には、量子状態トモグラフィー(quantum state tomography)の概念とともに、エンタングルメント検出のために少なくとも1つのコピーだけを必要とする確率的フレームワークをレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-08T18:20:07Z) - Quantum tomography of noisy ion-based qudits [0.0]
本稿では,各測定回路に1つの量子演算しか含まない量子計測プロトコルを構築することができることを示す。
これらの測定は、実際のイオンベースの量子ドットの量子トモグラフィーの精度を著しく向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-09T04:10:32Z) - Fast and robust quantum state tomography from few basis measurements [65.36803384844723]
本稿では、上記の全てのリソースを精度に悪影響を及ぼすことなく最適化するオンライントモグラフィーアルゴリズムを提案する。
このプロトコルは、状態コピー、測定設定、メモリのランクと寸法で証明可能なパフォーマンスを初めて提供する。
量子コンピュータ上でアルゴリズムを実行し、量子状態トモグラフィーのための量子スピードアップを提供することにより、さらなる改善が可能となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-17T11:28:41Z) - High-accuracy adaptive quantum tomography for high-dimensional quantum
systems [0.0]
有限次元のジル・マサール境界の半分以上の精度で特徴付けられる適応トモグラフィー法を導入する。
10次元量子系の状態を推定することにより,提案手法の高精度性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-10T11:46:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。