論文の概要: Estimation of pure quantum states in high dimension at the limit of quantum accuracy through complex optimization and statistical inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01398v1
• Date: Thu, 2 Jul 2020 21:33:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 20:26:21.294670
• Title: Estimation of pure quantum states in high dimension at the limit of quantum accuracy through complex optimization and statistical inference
• Title（参考訳）: 複素最適化と統計的推測による高次元の量子精度限界における純量子状態の推定
• Authors: Leonardo Zambrano, Luciano Pereira, Sebastian Niklitschek, and Aldo Delgado
• Abstract要約: 量子トモグラフィーは、量子状態、プロセス、デバイスを評価するための重要なツールとなっている。 単一2次元量子系適応法の混合状態の場合, 林, ギル, マッサーによる理論的精度限界を達成するために, 最近導入されている。 本稿では、適応トモグラフィー法を提案し、数値シミュレーションを通して、高次元の純量子状態の基本的な精度にアプローチすることは困難であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum tomography has become a key tool for the assessment of quantum states, processes, and devices. This drives the search for tomographic methods that achieve greater accuracy. In the case of mixed states of a single 2-dimensional quantum system adaptive methods have been recently introduced that achieve the theoretical accuracy limit deduced by Hayashi and Gill and Massar. However, accurate estimation of higher-dimensional quantum states remains poorly understood. This is mainly due to the existence of incompatible observables, which makes multiparameter estimation difficult. Here we present an adaptive tomographic method and show through numerical simulations that, after a few iterations, it is asymptotically approaching the fundamental Gill-Massar lower bound for the estimation accuracy of pure quantum states in high dimension. The method is based on a combination of stochastic optimization on the field of the complex numbers and statistical inference, exceeds the accuracy of any mixed-state tomographic method, and can be demonstrated with current experimental capabilities. The proposed method may lead to new developments in quantum metrology.
• Abstract（参考訳）: 量子トモグラフィーは、量子状態、プロセス、デバイスを評価するための重要なツールとなっている。 これにより、より精度の高いトモグラフィー法が探索される。 単一2次元量子系適応法の混合状態の場合, 林, ギル, マッサーによる理論的精度限界を達成するために, 最近導入されている。 しかし、高次元量子状態の正確な推定は未だよく分かっていない。 これは主に非互換な可観測性が存在するため、マルチパラメータ推定が困難である。 本稿では,適応トモグラフィー法を示し,数回の反復を経て,高次元の純量子状態の推定精度に基礎的ギル・マッサール下限に漸近する数値シミュレーションを行った。 この手法は複素数場における確率的最適化と統計的推論の組み合わせに基づいており、任意の混合状態トモグラフィー法の精度を上回っており、現在の実験能力で実証することができる。 提案手法は量子力学の新しい発展につながる可能性がある。

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