論文の概要: Machine learning pipeline for quantum state estimation with incomplete measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03104v1
• Date: Sat, 5 Dec 2020 19:02:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-22 00:46:07.672167
• Title: Machine learning pipeline for quantum state estimation with incomplete measurements
• Title（参考訳）: 不完全測定による量子状態推定のための機械学習パイプライン
• Authors: Onur Danaci, Sanjaya Lohani, Brian T. Kirby, Ryan T. Glasser
• Abstract要約: 2量子系は通常、36の射影測定を高忠実度トモグラフィー推定に用いている。 36の測定のオーバーコンプリート性は、測定結果の欠落に対する推定手順の堅牢性を示している。 私たちは、計算、ノイズ化、状態推定のために、積み重ねられた機械学習モデルのパイプラインを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Two-qubit systems typically employ 36 projective measurements for high-fidelity tomographic estimation. The overcomplete nature of the 36 measurements suggests possible robustness of the estimation procedure to missing measurements. In this paper, we explore the resilience of machine-learning-based quantum state estimation techniques to missing measurements by creating a pipeline of stacked machine learning models for imputation, denoising, and state estimation. When applied to simulated noiseless and noisy projective measurement data for both pure and mixed states, we demonstrate quantum state estimation from partial measurement results that outperforms previously developed machine-learning-based methods in reconstruction fidelity and several conventional methods in terms of resource scaling. Notably, our developed model does not require training a separate model for each missing measurement, making it potentially applicable to quantum state estimation of large quantum systems where preprocessing is computationally infeasible due to the exponential scaling of quantum system dimension.
• Abstract（参考訳）: 2量子系は通常36の射影測定を高忠実度トモグラフィー推定に用いている。 36の測定のオーバーコンプリート性は、測定結果の欠落に対する推定手順の堅牢性を示している。 本稿では, 重ね合わせ機械学習モデルのパイプラインを作成し, 重畳化, 分別化, 状態推定を行い, 機械学習に基づく量子状態推定手法の欠測測定へのレジリエンスについて検討する。 純粋状態と混合状態の両方の無騒音・無騒音投影計測データに適用した場合,従来開発された再現性における機械学習手法と,資源スケーリングの観点からの従来手法を上回っていた部分的測定結果から,量子状態推定を実証する。 特に,我々が開発したモデルでは,各計測値の異なるモデルを学習する必要はなく,量子システム次元の指数関数的スケーリングにより計算処理が不可能となる大規模量子システムの量子状態推定に応用できる可能性がある。

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