論文の概要: On how neural networks enhance quantum state tomography with constrained measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09504v2
• Date: Wed, 2 Aug 2023 04:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 18:33:03.233012
• Title: On how neural networks enhance quantum state tomography with constrained measurements
• Title（参考訳）: 制約測定による量子状態トモグラフィーのニューラルネットワークによる拡張に関する研究
• Authors: Hailan Ma, Daoyi Dong, Ian R. Petersen, Chang-Jiang Huang, Guo-Yong Xiang
• Abstract要約: 本稿では,深部ニューラルネットワークを用いた量子状態トモグラフィ(DNN-QST)アプローチを提案する。 DNN-QSTは、限られた測定資源を持つ量子状態トモグラフィーにおいて高い忠実性を達成する大きな可能性を示し、トモグラフィー測定がノイズに悩まされた場合の予測を改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1866319932300953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum state tomography aiming at reconstructing the density matrix of a quantum state plays an important role in various emerging quantum technologies. Inspired by the intuition that machine learning has favorable robustness and generalization, we propose a deep neural networks based quantum state tomography (DNN-QST) approach, which are applied to three measurement-constrained cases, including few measurement copies and incomplete measurements as well as noisy measurements. Numerical results demonstrate that DNN-QST exhibits a great potential to achieve high fidelity for quantum state tomography with limited measurement resources and can achieve improved estimation when tomographic measurements suffer from noise. In addition, the results for 2-qubit states from quantum optical devices demonstrate the generalization of DNN-QST and its robustness against possible error in the experimental devices.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の密度行列の再構成を目的とした量子状態トモグラフィーは、様々な新興量子技術において重要な役割を果たす。 機械学習はロバスト性と一般化に適しているという直観に触発されて,深層ニューラルネットワークを用いた量子状態トモグラフィ(dnn-qst)手法を提案する。 数値計算により,DNN-QSTは測定資源が限られている量子状態トモグラフィーにおいて高い忠実性を実現する大きな可能性を示し,トモグラフィ計測がノイズに悩まされる際の推定精度の向上を図っている。 さらに、量子光学デバイスからの2量子状態の結果は、DNN-QSTの一般化と、実験装置における潜在的なエラーに対する堅牢性を示す。

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