論文の概要: Variational quantum process tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02351v1
• Date: Thu, 5 Aug 2021 03:36:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 07:31:52.210565
• Title: Variational quantum process tomography
• Title（参考訳）: 変分量子プロセストモグラフィ
• Authors: Shichuan Xue, Yong Liu, Yang Wang, Pingyu Zhu, Chu Guo, and Junjie Wu
• Abstract要約: 我々は、未知のユニタリ量子プロセスを比較的浅い深さパラメトリック量子回路に符号化する量子機械学習アルゴリズムを提唱した。 その結果、これらの量子プロセスは高い忠実度で再構成可能である一方で、必要な入力状態の数は、標準量子プロセストモグラフィーで要求されるよりも少なくとも2ドル以下であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.843681115589122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum process tomography is an experimental technique to fully characterize an unknown quantum process. Standard quantum process tomography suffers from exponentially scaling of the number of measurements with the increasing system size. In this work, we put forward a quantum machine learning algorithm which approximately encodes the unknown unitary quantum process into a relatively shallow depth parametric quantum circuit. We demonstrate our method by reconstructing the unitary quantum processes resulting from the quantum Hamiltonian evolution and random quantum circuits up to $8$ qubits. Results show that those quantum processes could be reconstructed with high fidelity, while the number of input states required are at least $2$ orders of magnitude less than required by the standard quantum process tomography.
• Abstract（参考訳）: 量子プロセストモグラフィーは未知の量子プロセスを完全に特徴付ける実験手法である。 標準量子プロセストモグラフィーは、システムサイズの増加とともに測定数の指数関数的スケーリングに苦しむ。 本研究では、未知のユニタリ量子過程を、比較的浅い深さのパラメトリック量子回路に近似エンコードする量子機械学習アルゴリズムを提案する。 量子ハミルトニアン進化とランダム量子回路から生じるユニタリ量子過程を8ドルまでの量子ビットまで再構成し,本手法を実証する。 結果は、これらの量子プロセスは高い忠実度で再構築できるが、要求される入力状態の数は標準量子プロセストモグラフィで要求されるよりも少なくとも2ドルの桁以下であることを示している。

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