論文の概要: From many-body to many-time physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13934v4
• Date: Tue, 24 May 2022 02:19:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 11:41:07.989365
• Title: From many-body to many-time physics
• Title（参考訳）: 多体から多時間物理学へ
• Authors: Gregory A. L. White, Felix A. Pollock, Lloyd C. L. Hollenberg, Charles D. Hill, Kavan Modi
• Abstract要約: マルチタイム量子プロセスには、多体物理学と同じリッチさが与えられた。 我々は、これらの現象がいかに驚くほどアクセス可能で、未発見でありながら、初期段階の量子プロセッサにあるかを示します。
• 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: Multi-time quantum processes are endowed with the same richness as many-body physics, including temporal entanglement and well-defined causal structures. We dub this many-time physics, and show how surprisingly accessible, yet under-explored, these phenomena are in nascent quantum processors. Here, we develop a family of tools that allow us access to many-time physics on quantum information processors, which are then demonstrated. First, we access short-range microscopic properties, such as genuine multi-time entanglement and estimators for non-Markovian memory. Then, adapting classical shadow tomography to many-time scenarios, we access macroscopic features like long-range correlations and compact representations of large processes. We showcase this for a 20-step process (42-qubit state) by accurately capturing numerous facets of the dynamics, including multi-time correlations -- for example, in the prediction of mid-circuit measurement distributions. Our techniques are pertinent to generic quantum stochastic dynamical processes, with a scope ranging across condensed matter physics, quantum biology, and in-depth diagnostics of NISQ era quantum devices.
• Abstract（参考訳）: マルチタイム量子プロセスは、時間的絡み合いやよく定義された因果構造を含む多体物理学と同等の豊かさを持つ。 我々はこの長年にわたる物理学をダビングし、これらの現象が生来の量子プロセッサでいかに驚くほどアクセスしやすくなるかを示す。 ここでは,量子情報プロセッサ上での多時間物理学へのアクセスを可能にするツール群を開発し,それを実証する。 まず,マルチタイムエンタングルメントや非マルコフ記憶のための推定子といった短距離の微視的性質にアクセスする。 そして,従来のシャドウトモグラフィーを長時間のシナリオに適用し,長距離相関や大規模プロセスのコンパクト表現といったマクロ的特徴にアクセスする。 これを20ステップのプロセス(42量子ビット状態)で示し、マルチタイム相関を含むダイナミクスの多数のファセットを正確に捉えて、例えば、中循環計測分布の予測を行う。 我々の技術は、凝縮物質物理学、量子生物学、NISQ時代の量子デバイスの深部診断など、一般的な量子確率的力学プロセスに関係している。

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