論文の概要: Neural networks for quantum state tomography with constrained measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09504v3
• Date: Fri, 28 Mar 2025 10:14:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.241471
• Title: Neural networks for 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ためのニューラルネットワーク
• Authors: Hailan Ma, Daoyi Dong, Ian R. Petersen, Chang-Jiang Huang, Guo-Yong Xiang,
• Abstract要約: 量子状態トモグラフィ(QST)は、量子状態の密度行列を再構成することを目的としている。 我々は,制約測定シナリオ下でのQSTのための統合ニューラルネットワーク(NN)ベースのアプローチを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1864997850429435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum state tomography (QST) aiming at reconstructing the density matrix of a quantum state plays an important role in various emerging quantum technologies. Recognizing the challenges posed by imperfect measurement data, we develop a unified neural network(NN)-based approach for QST under constrained measurement scenarios, including limited measurement copies, incomplete measurements, and noisy measurements. Through comprehensive comparison with other estimation methods, we demonstrate that our method improves the estimation accuracy in scenarios with limited measurement resources, showcasing notable robustness in noisy measurement settings. These findings highlight the capability of NNs to enhance QST with constrained measurements.
• 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(QST)は、様々な新興量子技術において重要な役割を果たす。 不完全な測定データによって引き起こされる課題を認識し、限定された測定シナリオの下で、QSTのための統一ニューラルネットワーク(NN)ベースのアプローチを開発する。 提案手法は,他の推定手法と総合的に比較することにより,限られた測定資源を持つシナリオにおける推定精度を向上し,ノイズ測定設定における顕著なロバスト性を示すことを示す。 これらの結果から, NNによるQSTの強化効果が示唆された。

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