論文の概要: Modern compressive tomography for quantum information science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10655v2
- Date: Tue, 10 Aug 2021 06:11:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-26 01:13:06.409288
- Title: Modern compressive tomography for quantum information science
- Title（参考訳）: 量子情報科学のための現代圧縮トモグラフィ
- Authors: Yong Siah Teo and Luis L. Sanchez-Soto
- Abstract要約: このレビューは、2019年以降に開発された現代圧縮トモグラフィーの簡潔な導入調査である。
これらは、最小限の測定資源を使用して、未知の状態、プロセスまたは検出器など、任意の低ランク量子オブジェクトを特徴づけるためのスキームである。
この記事では、量子情報コミュニティがここで議論される手法を適用し始めるための妥当な技術的詳細を取り上げます。
- 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: This review serves as a concise introductory survey of modern compressive
tomography developed since 2019. These are schemes meant for characterizing
arbitrary low-rank quantum objects, be it an unknown state, a process or
detector, using minimal measuring resources (hence compressive) without any
\emph{a priori} assumptions (rank, sparsity, eigenbasis, \emph{etc}.) about the
quantum object. This article contains a reasonable amount of technical details
for the quantum-information community to start applying the methods discussed
here. To facilitate the understanding of formulation logic and physics of
compressive tomography, the theoretical concepts and important numerical
results (both new and cross-referenced) shall be presented in a pedagogical
manner.
- Abstract（参考訳）: このレビューは、2019年以降に開発された現代圧縮トモグラフィーの簡潔な導入調査である。
これらは任意の低ランク量子オブジェクトを特徴づけるためのスキームであり、未知の状態、プロセスまたは検出器であり、最小の測定リソース(hence compressive)を使用して、ランク、スパーシティ、固有ベイシス、emph{etc} を仮定しない。
) 量子オブジェクトについて。
この記事では、量子情報コミュニティがここで議論される手法を適用し始めるための妥当な技術的詳細を取り上げます。
圧縮トモグラフィーの定式化論理と物理の理解を容易にするため、理論概念と重要な数値結果(新しいものと相互参照の両方)を教育的な方法で提示する。
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