論文の概要: Practical Quantum State Tomography for Gibbs states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10418v2
• Date: Mon, 30 Jan 2023 22:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 01:16:30.654849
• Title: Practical Quantum State Tomography for Gibbs states
• Title（参考訳）: ギブズ状態のための実用量子状態トモグラフィ
• Authors: Yotam Y. Lifshitz, Eyal Bairey, Eli Arbel, Gadi Aleksandrowicz, Haggai Landa, Itai Arad
• Abstract要約: 我々は、局所ハミルトンのギブス状態によって近似できる状態のトモグラフィーのために、適度な計算資源と量子資源を必要とするトモグラフィー手法を開発する。 横場イジングモデルのギブス状態における密度行列4から10キュービットの高忠実度再構成による本手法の有用性を実証する。
• 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: Quantum state tomography is an essential tool for the characterization and verification of quantum states. However, as it cannot be directly applied to systems with more than a few qubits, efficient tomography of larger states on mid-sized quantum devices remains an important challenge in quantum computing. We develop a tomography approach that requires moderate computational and quantum resources for the tomography of states that can be approximated by Gibbs states of local Hamiltonians. The proposed method, Hamiltonian Learning Tomography, uses a Hamiltonian learning algorithm to get a parametrized ansatz for the Gibbs Hamiltonian, and optimizes it with respect to the results of local measurements. We demonstrate the utility of this method with a high fidelity reconstruction of the density matrix of 4 to 10 qubits in a Gibbs state of the transverse-field Ising model, in numerical simulations as well as in experiments on IBM Quantum superconducting devices accessed via the cloud. Code implementation of the our method is freely available as an open source software in Python.
• Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィーは、量子状態の評価と検証に不可欠なツールである。 しかし、数量子ビット以上のシステムでは直接適用できないため、中規模量子デバイス上のより大きな状態の効率的なトモグラフィーは量子コンピューティングにおいて重要な課題である。 局所ハミルトニアンのギブス状態によって近似できる状態のトモグラフィーのために、適度な計算と量子リソースを必要とするトモグラフィー手法を開発した。 提案手法であるhamiltonian learning tomographyは,ギブス・ハミルトニアンに対するパラメータ付きアンサッツを得るためにハミルトン学習アルゴリズムを使用し,局所的な測定結果に対して最適化する。 本手法は,横磁場イジングモデルのギブス状態における密度行列4～10量子ビットの忠実度の高い再構成と,クラウド経由でアクセスするibm量子超伝導デバイスを用いた実験において有用性を示す。 このメソッドのコード実装はPythonのオープンソースソフトウェアとして自由に利用可能である。

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