論文の概要: Informationally complete POVM-based shadow tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05992v2
• Date: Wed, 26 May 2021 16:46:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 08:36:00.228376
• Title: Informationally complete POVM-based shadow tomography
• Title（参考訳）: 情報完全POVMを用いたシャドウトモグラフィ
• Authors: Atithi Acharya, Siddhartha Saha, and Anirvan M. Sengupta
• Abstract要約: 任意の情報完備なPOVMは量子状態に対するkビット相関関数を確実に計算できることを示す。 また、この応用には、Huangらの平均手順の中央値を必要としないことも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9822184411723645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently introduced shadow tomography protocols use classical shadows of quantum states to predict many target functions of an unknown quantum state. Unlike full quantum state tomography, shadow tomography does not insist on accurate recovery of the density matrix for high rank mixed states. Yet, such a protocol makes multiple accurate predictions with high confidence, based on a moderate number of quantum measurements. One particular influential algorithm, proposed by Huang, Kueng, and Preskill arXiv:2002.08953, requires additional circuits for performing certain random unitary transformations. In this paper, we avoid these transformations but employ an arbitrary informationally complete POVM and show that such a procedure can compute k-bit correlation functions for quantum states reliably. We also show that, for this application, we do not need the median of means procedure of Huang et al. Finally, we discuss the contrast between the computation of correlation functions and fidelity of reconstruction of low rank density matrices.
• Abstract（参考訳）: 最近導入されたシャドウトモグラフィープロトコルは、未知の量子状態の多くのターゲット関数を予測するために量子状態の古典的なシャドウを使用する。 フル量子状態トモグラフィーとは異なり、シャドウトモグラフィーは高次混合状態に対する密度行列の正確な回復を主張していない。 しかし、そのようなプロトコルは、適度な数の量子測定に基づいて、高い信頼性で複数の正確な予測を行う。 Huang、Kueng、Preskill arXiv:2002.08953によって提案された、特定のランダムなユニタリ変換を実行するための追加の回路を必要とする。 本稿では,これらの変換は避けるが,任意の情報完全POVMを用いて量子状態に対するkビット相関関数を確実に計算可能であることを示す。 また、このアプリケーションでは、huangなどの平均手順の中央値を必要としないことも示しています。 最後に,相関関数の計算と低次密度行列の再構成の忠実性との対比について述べる。

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