論文の概要: Performance of the quantum MaxEnt estimation in the presence of physical
symmetries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10806v2
- Date: Mon, 14 Mar 2022 20:37:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 01:19:36.375227
- Title: Performance of the quantum MaxEnt estimation in the presence of physical
symmetries
- Title（参考訳）: 物理対称性の存在下での量子最大値推定の性能
- Authors: Diego Tielas, Marcelo Losada, Lorena Reb\'on and Federico Holik
- Abstract要約: 未知状態の対称性に関する事前情報が存在する場合、量子状態推定のためのMaxEnt法の性能について検討する。
本研究では,量子情報処理に特に興味を持つ3量子状態の密度行列を推定する数値シミュレーションを行うアルゴリズムを実装した。
- 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: When an informationally complete measurement is not available, the
reconstruction of the density operator that describes the state of a quantum
system can be accomplish, in a reliable way, by adopting the maximum entropy
principle (MaxEnt principle), as an additional criterion, to obtain the least
biased estimation. In this paper, we study the performance of the MaxEnt method
for quantum state estimation when there is prior information about symmetries
of the unknown state. We explicitly describe how to work with this method in
the most general case, and present an algorithm that allows to improve the
estimation of quantum states with arbitrary symmetries. Furthermore, we
implement this algorithm to carry out numerical simulations estimating the
density matrix of several three-qubit states of particular interest for quantum
information tasks. We observed that, for most states, our approach allows to
considerably reduce the number of independent measurements needed to obtain a
sufficiently high fidelity in the reconstruction of the density matrix.
Moreover, we analyze the performance of the method in realistic scenarios,
showing that it is robust even when considering the effect of finite
statistics, and under the presence of typical experimental noise.
- Abstract（参考訳）: 情報的に完全な測定が得られない場合、最大エントロピー原理(MaxEnt原則)を付加基準として適用することにより、量子システムの状態を記述する密度演算子の再構成が信頼性の高い方法で達成され、最小バイアス推定が得られる。
本稿では,未知状態の対称性に関する事前情報が存在する場合に,量子状態推定のためのMaxEnt法の性能について検討する。
この手法を最も一般的な場合において明示的に記述し、任意の対称性を持つ量子状態の推定を改善するアルゴリズムを提案する。
さらに,このアルゴリズムを用いて,量子情報処理に特に興味を持つ数個の3量子状態の密度行列を推定する数値シミュレーションを行う。
多くの状態において、我々の手法は密度行列の再構成において十分な高忠実度を得るのに必要な独立した測定回数を大幅に削減することができる。
さらに,本手法の性能を現実のシナリオで解析し,有限統計の影響を考慮しても頑健であり,典型的な実験ノイズの存在下では頑健であることを示す。
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