論文の概要: Importance sampling of randomized measurements for probing entanglement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13524v2
- Date: Mon, 15 Nov 2021 15:11:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 20:41:29.690837
- Title: Importance sampling of randomized measurements for probing entanglement
- Title（参考訳）: ランダム化計測による探傷絡みの重要サンプリング
- Authors: Aniket Rath, Rick van Bijnen, Andreas Elben, Peter Zoller and Beno\^it
Vermersch
- Abstract要約: ランダム化計測プロトコルと重要サンプリングを組み合わせることで、より大きな量子系における絡み合いを特徴づけることができることを示す。
量子状態の部分的情報を用いて、機械学習とテンソルネットワークを用いて、統計的誤差の劇的な低減を求める。
- 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: We show that combining randomized measurement protocols with importance
sampling allows for characterizing entanglement in significantly larger quantum
systems and in a more efficient way than in previous work. A drastic reduction
of statistical errors is obtained using classical techniques of
machine-learning and tensor networks using partial information on the quantum
state. In present experimental settings of engineered many-body quantum systems
this effectively doubles the (sub-)system sizes for which entanglement can be
measured. In particular, we show an exponential reduction of the required
number of measurements to estimate the purity of product states and GHZ states.
- Abstract（参考訳）: ランダム化計測プロトコルと重要サンプリングを組み合わせることで、より大きな量子システムにおける絡み合いを、従来よりも効率的な方法で特徴づけることができることを示す。
量子状態の部分情報を用いた機械学習とテンソルネットワークの古典的手法を用いて,統計誤差の劇的に低減する。
工学的な多体量子システムの実験的設定では、絡み合いを測定するための(サブ)システムサイズを効果的に2倍にする。
特に,製品状態およびGHZ状態の純度を推定するために,必要な測定回数を指数関数的に削減することを示す。
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