論文の概要: Improving application performance with biased distributions of quantum states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07642v1
• Date: Thu, 15 Jul 2021 23:29:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:30:54.915459
• Title: Improving application performance with biased distributions of quantum states
• Title（参考訳）: 量子状態のバイアス分布によるアプリケーション性能の向上
• Authors: Sanjaya Lohani, Joseph M. Lukens, Daniel E. Jones, Thomas A. Searles, Ryan T. Glasser, and Brian T. Kirby
• Abstract要約: 本研究では,Har-random純状態とDirichlet分散係数の混合を解析する。 我々は,バーレス分布とヒルベルト分布の平均純度に一致する濃度パラメータを解析的に導出した。 これらのディリクレ重み付きハール混合物をビュール分布とヒルベルト分布に代えて置換することにより、測定可能な性能の優位性が得られることを示す。
• 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: We consider the properties of a specific distribution of mixed quantum states of arbitrary dimension that can be biased towards a specific mean purity. In particular, we analyze mixtures of Haar-random pure states with Dirichlet-distributed coefficients. We analytically derive the concentration parameters required to match the mean purity of the Bures and Hilbert--Schmidt distributions in any dimension. Numerical simulations suggest that this value recovers the Hilbert--Schmidt distribution exactly, offering an alternative and intuitive physical interpretation for ensembles of Hilbert--Schmidt-distributed random quantum states. We then demonstrate how substituting these Dirichlet-weighted Haar mixtures in place of the Bures and Hilbert--Schmidt distributions results in measurable performance advantages in machine-learning-based quantum state tomography systems and Bayesian quantum state reconstruction. Finally, we experimentally characterize the distribution of quantum states generated by both a cloud-accessed IBM quantum computer and an in-house source of polarization-entangled photons. In each case, our method can more closely match the underlying distribution than either Bures or Hilbert--Schmidt distributed states for various experimental conditions.
• Abstract（参考訳）: 我々は、任意の次元の混合量子状態の特定の分布の性質を、特定の平均純度に偏って考える。 特に,Hear-random純状態とDirichlet分散係数の混合を解析する。 我々は任意の次元におけるビュール分布とヒルベルト・シュミット分布の平均純度に適合するために必要な濃度パラメータを解析的に導出する。 数値シミュレーションにより、この値はヒルベルト-シュミット分布を正確に復元し、ヒルベルト-シュミット分散ランダム量子状態のアンサンブルに対する代替的かつ直感的な物理的解釈を提供する。 次に,これらのディリクレ重み付きハール混合物をbures分布とhilbert--schmidt分布の代わりに置換することにより,機械学習に基づく量子状態トモグラフィおよびベイズ量子状態再構成において測定可能な性能の利点を示す。 最後に、クラウドアクセスibm量子コンピュータと内部偏光子源の両方が生成する量子状態の分布を実験的に特徴付ける。 いずれの場合も,本手法は種々の実験条件において,Bures あるいは Hilbert-Schmidt 分布状態よりも基礎となる分布とより密に一致させることができる。

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