論文の概要: Fast quantum state reconstruction via accelerated non-convex programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07006v1
- Date: Wed, 14 Apr 2021 17:38:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-15 14:07:34.991416
- Title: Fast quantum state reconstruction via accelerated non-convex programming
- Title（参考訳）: 高速化非凸計画による高速量子状態再構成
- Authors: Junhyung Lyle Kim, George Kollias, Amir Kalev, Ken X. Wei, Anastasios
Kyrillidis
- Abstract要約: 本稿では, 圧縮センシング, 非状態雑音最適化, 高速化手法のアイデアを組み合わせた新しい量子状態法を提案する。
提案手法は合成実験と実実験の両方において優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.19144665585397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a new quantum state reconstruction method that combines ideas from
compressed sensing, non-convex optimization, and acceleration methods. The
algorithm, called Momentum-Inspired Factored Gradient Descent (\texttt{MiFGD}),
extends the applicability of quantum tomography for larger systems. Despite
being a non-convex method, \texttt{MiFGD} converges \emph{provably} to the true
density matrix at a linear rate, in the absence of experimental and statistical
noise, and under common assumptions. With this manuscript, we present the
method, prove its convergence property and provide Frobenius norm bound
guarantees with respect to the true density matrix. From a practical point of
view, we benchmark the algorithm performance with respect to other existing
methods, in both synthetic and real experiments performed on an IBM's quantum
processing unit. We find that the proposed algorithm performs orders of
magnitude faster than state of the art approaches, with the same or better
accuracy. In both synthetic and real experiments, we observed accurate and
robust reconstruction, despite experimental and statistical noise in the
tomographic data. Finally, we provide a ready-to-use code for state tomography
of multi-qubit systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,圧縮センシング,非凸最適化,加速度法のアイデアを組み合わせた新しい量子状態再構成法を提案する。
このアルゴリズムは Momentum-Inspired Factored Gradient Descent (\texttt{MiFGD}) と呼ばれ、大規模システムに対する量子トモグラフィーの適用性を高める。
非凸法であるにもかかわらず、 \texttt{MiFGD} は、実験的および統計的ノイズの欠如、そして共通の仮定の下で、真の密度行列に線型速度で収束する。
この原稿では、この方法を示し、その収束性を証明するとともに、真の密度行列に関してフロベニウスノルム束縛保証を与える。
実用の観点からは、IBMの量子処理ユニットで実行される合成実験と実実験の両方において、既存の手法と比較してアルゴリズム性能をベンチマークする。
提案アルゴリズムは,同じあるいはより高精度で,最先端の手法よりも桁違いに高速に処理可能であることがわかった。
合成, 実実験ともに, トモグラフィーデータにおける実験的, 統計的ノイズにもかかわらず, 正確かつ堅牢な再構成を観察した。
最後に,マルチキュービットシステムの状態トモグラフィに使用可能なコードを提案する。
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