論文の概要: Experimental characterisation of a non-Markovian quantum process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01327v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 06:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 00:45:59.526204
• Title: Experimental characterisation of a non-Markovian quantum process
• Title（参考訳）: 非マルコフ量子過程の実験的特徴付け
• Authors: K. Goswami, C. Giarmatzi, C. Monterola, S. Shrapnel, J. Romero, and F. Costa
• Abstract要約: 非マルコビアン性の推定には機械学習モデルを用いる。 我々は90%の精度で非マルコビアン測度を予測できる。 我々の実験は、大規模量子コンピュータに現れる非マルコフノイズの効率的な検出方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Every quantum system is coupled to an environment. Such system-environment interaction leads to temporal correlation between quantum operations at different times, resulting in non-Markovian noise. In principle, a full characterisation of non-Markovian noise requires tomography of a multi-time processes matrix, which is both computationally and experimentally demanding. In this paper, we propose a more efficient solution. We employ machine learning models to estimate the amount of non-Markovianity, as quantified by an information-theoretic measure, with tomographically incomplete measurement. We test our model on a quantum optical experiment, and we are able to predict the non-Markovianity measure with $90\%$ accuracy. Our experiment paves the way for efficient detection of non-Markovian noise appearing in large scale quantum computers.
• Abstract（参考訳）: すべての量子系は環境に結合する。 このようなシステム環境相互作用は、異なる時間における量子演算間の時間的相関をもたらし、非マルコフノイズをもたらす。 原則として、非マルコフ雑音の完全な特徴付けは、計算的かつ実験的に要求されるマルチタイムプロセス行列のトモグラフィーを必要とする。 本稿では,より効率的な解法を提案する。 情報理論的な尺度で定量化される非マルコフ性量の推定には, トモグラフィ的不完全測定を用いた機械学習モデルを用いる。 我々は、量子光学実験でモデルをテストし、90\%の精度で非マルコビアン測度を予測できる。 本実験は,大規模量子コンピュータに現れる非マルコフ雑音を効率的に検出する方法である。

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