論文の概要: Experimental adaptive quantum state tomography based on rank-preserving transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01691v1
• Date: Tue, 4 Aug 2020 16:49:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 04:25:19.175133
• Title: Experimental adaptive quantum state tomography based on rank-preserving transformations
• Title（参考訳）: 階数保存変換に基づく実験的適応量子状態トモグラフィ
• Authors: A. D. Moiseevskiy, G. I. Struchalin, S. S. Straupe and S. P. Kulik
• Abstract要約: 量子トモグラフィー(quantum tomography)は、複数の測定データを用いた量子状態再構成のプロセスである。 最近提案された量子トモグラフィーの手法の1つは、ランク保存変換に基づくアルゴリズムである。 本研究はランク保存トモグラフィの数値的および実験的比較を他の適応法と比較する。
• 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 is a process of quantum state reconstruction using data from multiple measurements. An essential goal for a quantum tomography algorithm is to find measurements that will maximize the useful information about an unknown quantum state obtained through measurements. One of the recently proposed methods of quantum tomography is the algorithm based on rank-preserving transformations. The main idea is to transform a basic measurement set in a way to provide a situation that is equivalent to measuring the maximally mixed state. As long as tomography of a fully mixed state has the fastest convergence comparing to other states, this method is expected to be highly accurate. We present numerical and experimental comparisons of rank-preserving tomography with another adaptive method, which includes measurements in the estimator eigenbasis and with random-basis tomography. We also study ways to improve the efficiency of the rank-preserving transformations method using transformation unitary freedom and measurement set complementation.
• Abstract（参考訳）: 量子トモグラフィー(quantum tomography)は、複数の測定データを用いた量子状態再構成のプロセスである。 量子トモグラフィーアルゴリズムの重要な目標は、測定によって得られた未知の量子状態に関する有用な情報を最大化する測定方法を見つけることである。 最近提案された量子トモグラフィーの手法の1つは、ランク保存変換に基づくアルゴリズムである。 主な考え方は、最大混合状態の測定に相当する状況を提供する方法として、基本的な測定セットを変換することである。 完全混合状態のトモグラフィーが他の状態と比較して高速収束している限り、この手法は極めて正確であることが期待される。 本研究では, 推定値の固有ベイジとランダムベイジ・トモグラフィの計測値を含む他の適応手法と, ランク保存トモグラフィの数値的および実験的比較を行った。 また,変換ユニタリ自由度と計測集合補完を用いたランク保存変換法の効率向上法についても検討した。

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