論文の概要: Quantum State Tomography as a Bilevel Problem, Utilizing I-Q Plane Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03448v2
- Date: Sat, 30 Apr 2022 12:43:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 03:10:52.664755
- Title: Quantum State Tomography as a Bilevel Problem, Utilizing I-Q Plane Data
- Title(参考訳): i-q平面データを用いた2レベル問題としての量子状態トモグラフィ
- Authors: Georgios Korpas, Jakub Marecek
- Abstract要約: 量子系の推定において、トランスモン量子ビットの分散可読化で得られた、いわゆるIQ平面データのような実際の測定をどのように活用するかを問うことは自然である。
本稿では、二段階最適化問題として、識別と量子状態トモグラフィの合同問題を定式化し、その解法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.1678491628787455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is natural to ask how to utilize actual measurements, such as the
so-called IQ-plane data obtained in the dispersive readout of transmon qubits,
in the estimation of the state of a quantum system. We formulate the joint
problem of discrimination and quantum state tomography as a bilevel
optimization problem and show how to solve it. The use of the joint problem can
improve the sample complexity (or the reconstruction error for a fixed number
of measurements) compared with traditional techniques that decompose the
problem into the discrimination and state tomography based on the estimated
expectation values of certain projective measurement operators.
- Abstract(参考訳): 量子システムの状態推定において、トランスモン量子ビットの分散読み出しで得られたいわゆるiq平面データなど、実際の測定の活用法を問うのは自然である。
我々は,二段階最適化問題として識別と量子状態トモグラフィの合同問題を定式化し,その解法を示す。
ジョイント問題の利用は、特定の射影計測演算子の推定期待値に基づいて、問題を識別および状態トモグラフィに分解する従来の手法と比較して、サンプル複雑性(または一定数の計測値の再構成誤差)を改善することができる。
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