論文の概要: Operational, gauge-free quantum tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01470v2
• Date: Fri, 13 Nov 2020 14:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 18:32:32.112217
• Title: Operational, gauge-free quantum tomography
• Title（参考訳）: オペレーショナル・ゲージフリー量子トモグラフィー
• Authors: Olivia Di Matteo, John Gamble, Chris Granade, Kenneth Rudinger, Nathan Wiebe
• Abstract要約: 我々は,効率的なトモグラフィーを導入し,実装する。 これは現在のトモグラフィーアプローチで生じる表現の曖昧さの問題に対処する。 我々は,この新たなトモグラフィーを,様々な実験関連シナリオで実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18374319565577155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As increasingly impressive quantum information processors are realized in laboratories around the world, robust and reliable characterization of these devices is now more urgent than ever. These diagnostics can take many forms, but one of the most popular categories is tomography, where an underlying parameterized model is proposed for a device and inferred by experiments. Here, we introduce and implement efficient operational tomography, which uses experimental observables as these model parameters. This addresses a problem of ambiguity in representation that arises in current tomographic approaches (the gauge problem). Solving the gauge problem enables us to efficiently implement operational tomography in a Bayesian framework computationally, and hence gives us a natural way to include prior information and discuss uncertainty in fit parameters. We demonstrate this new tomography in a variety of different experimentally-relevant scenarios, including standard process tomography, Ramsey interferometry, randomized benchmarking, and gate set tomography.
• Abstract（参考訳）: 世界中の研究所で目覚ましい量子情報プロセッサが実現しつつある中、これらのデバイスの堅牢で信頼性の高い特性は、これまで以上に緊急になっている。 これらの診断は多くの形態をとるが、最も一般的な分類の1つはトモグラフィーであり、デバイスに対して基礎となるパラメータ化モデルが提案され、実験によって推測される。 本稿では,これらのモデルパラメータとして実験観測用トモグラフィーを導入する。 これは、現在のトモグラフィーのアプローチ(ゲージ問題)で生じる表現の曖昧さの問題に対処する。 ゲージ問題を解くことで,ベイズフレームワークの操作トモグラフィーを計算的に効率的に実装できるため,事前情報を含む自然な方法と適合パラメータの不確実性について議論できる。 標準プロセストモグラフィ,ラムゼイ干渉法,ランダム化ベンチマーク,ゲートセットトモグラフィなど,様々な実験関連シナリオにおいて,この新しいトモグラフィーを実証した。

関連論文リスト

• Theory and Experimental Demonstration of Wigner Tomography of Unknown Unitary Quantum Gates [0.0]
  有限次元ウィグナー型表現の枠組みにおける未知のユニタリ量子過程のトモグラフィーについて検討する。 これらの形状は、走査型位相空間トモグラフィー法を用いて実験的にトモグラフィすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T08:45:22Z)
• Optimal Quantum Overlapping Tomography [2.555222031881788]
  部分トモグラフィーは、複雑な量子システムを特徴づけるための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,問題を斜め被覆モデルにマッピングすることで,最適な重なり合うトモグラフィのための統一フレームワークを提案する。 実用核スピンプロセッサにおける提案手法の有効性を実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T12:03:43Z)
• On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
  深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。 DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。 本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z)
• 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)
• Ultrasound Signal Processing: From Models to Deep Learning [64.56774869055826]
  医用超音波画像は、信頼性と解釈可能な画像再構成を提供するために、高品質な信号処理に大きく依存している。 データ駆動方式で最適化されたディープラーニングベースの手法が人気を集めている。 比較的新しいパラダイムは、データ駆動型ディープラーニングの活用とドメイン知識の活用という2つのパワーを組み合わせたものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T13:04:36Z)
• Compressive gate set tomography [1.3406858660972554]
  ゲートセットトモグラフィーは、同時に自己整合的に量子ゲート全体の実装に関するトモグラフィ記述を抽出する特性的アプローチである。 ゲート集合の低ランク近似は、ゲート列が著しく少ないことから得られることを示す。 また,ゲートセットトモグラフィーによる推定により,影推定プロトコルのコヒーレント誤差を緩和できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T19:03:47Z)
• Solving Inverse Problems in Medical Imaging with Score-Based Generative Models [87.48867245544106]
  CT(Computed Tomography)とMRI(Magnetic Resonance Imaging)における医用画像の再構成は重要な逆問題である 機械学習に基づく既存のソリューションは通常、測定結果を医療画像に直接マッピングするモデルを訓練する。 本稿では,最近導入されたスコアベース生成モデルを利用して,逆問題解決のための教師なし手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T05:41:12Z)
• Multimodal Semantic Scene Graphs for Holistic Modeling of Surgical Procedures [70.69948035469467]
  カメラビューから3Dグラフを生成するための最新のコンピュータビジョン手法を利用する。 次に,手術手順の象徴的,意味的表現を統一することを目的としたマルチモーダルセマンティックグラフシーン(MSSG)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T14:35:44Z)
• A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning concepts [55.41644538483948]
  伝播距離、位置誤差、部分的コヒーレンスにおける粗いパラメトリゼーションは、しばしば実験の生存性を脅かす。 最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。 我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T10:15:17Z)

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。