論文の概要: Bayesian homodyne and heterodyne tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03499v4
• Date: Fri, 18 Nov 2022 19:56:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 15:02:53.359937
• Title: Bayesian homodyne and heterodyne tomography
• Title（参考訳）: ベイジアンホモダインとヘテロダイントモグラフィー
• Authors: Joseph C. Chapman, Joseph M. Lukens, Bing Qi, Raphael C. Pooser, and Nicholas A. Peters
• Abstract要約: 連続可変(CV)フォトニック状態は、量子情報科学への関心が高まっている。 ホモダインまたはヘテロダイン検出によって測定された汎用CV状態を推定できる完全ベイズ量子状態トモグラフィーワークフローを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2446672595462589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continuous-variable (CV) photonic states are of increasing interest in quantum information science, bolstered by features such as deterministic resource state generation and error correction via bosonic codes. Data-efficient characterization methods will prove critical in the fine-tuning and maturation of such CV quantum technology. Although Bayesian inference offers appealing properties -- including uncertainty quantification and optimality in mean-squared error -- Bayesian methods have yet to be demonstrated for the tomography of arbitrary CV states. Here we introduce a complete Bayesian quantum state tomography workflow capable of inferring generic CV states measured by homodyne or heterodyne detection, with no assumption of Gaussianity. As examples, we demonstrate our approach on experimental coherent, thermal, and cat state data, obtaining excellent agreement between our Bayesian estimates and theoretical predictions. Our approach lays the groundwork for Bayesian estimation of highly complex CV quantum states in emerging quantum photonic platforms, such as quantum communications networks and sensors.
• Abstract（参考訳）: 連続変数(cv)フォトニック状態は量子情報科学への関心が高まっており、決定論的資源状態生成やボソニック符号による誤り訂正などの特徴によって強化されている。 データ効率の良いキャラクタリゼーション手法は、そのようなcv量子技術の微調整と成熟において極めて重要である。 ベイズ推定は不確かさの定量化や平均二乗誤差の最適性を含む魅力的な性質を提供するが、任意のcv状態のトモグラフィーに対してベイズ法はまだ証明されていない。 本稿では,ホモダインあるいはヘテロダイン検出により測定した総称cv状態をガウス性に仮定せずに推定できるベイズ量子状態トモグラフィワークフローについて紹介する。 例えば,実験的なコヒーレント,熱,猫の状態データに対するアプローチを示し,ベイズ推定値と理論予測値との優れた一致を得た。 提案手法は,量子通信ネットワークやセンサなど,新興量子フォトニックプラットフォームにおける複雑なCV量子状態のベイズ推定の基礎となるものである。

関連論文リスト

• User-friendly confidence regions for quantum state tomography [0.0]
  有限統計学では、実験データは量子状態に関する完全な情報を与えることができない。 この限られた知識を表現する一般的な方法は、状態空間に信頼領域を提供することである。 ここでは、これらの問題を解決する信頼領域を構築し、不平等に最適なサンプルコストと現実的なパラメータに対する優れた性能を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T16:18:44Z)
• Simulating Gaussian boson sampling quantum computers [68.8204255655161]
  実験的なガウスボソンサンプリングネットワークをシミュレートする最近の理論手法について概説する。 主に、量子力学の位相空間表現を使用する手法に焦点を当てる。 GBSの理論、最近の実験、その他の手法についても概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T02:03:31Z)
• Reliable confidence regions for quantum tomography using distribution moments [0.0]
  本稿では,量子トモグラフィーの精度の高い誤差バーを決定するための計算効率が高く信頼性の高い手法を提案する。 我々は,クラウドアクセス可能な量子プロセッサを用いてシミュレーションと実演の両方を用いて,多数の量子トモグラフィープロトコルのアプローチをベンチマークした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T14:21:35Z)
• Demonstration of machine-learning-enhanced Bayesian quantum state estimation [0.0]
  機械学習を用いて自動調整を行うカスタム事前分布の定義手法を実験的に実現した。 MLで定義した事前分布は、ネット収束時間を減少させ、暗黙的および明示的な情報を事前分布に直接組み込む自然な方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T18:41:15Z)
• Improved Quantum Algorithms for Fidelity Estimation [77.34726150561087]
  証明可能な性能保証を伴う忠実度推定のための新しい,効率的な量子アルゴリズムを開発した。 我々のアルゴリズムは量子特異値変換のような高度な量子線型代数技術を用いる。 任意の非自明な定数加算精度に対する忠実度推定は一般に困難であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T02:02:16Z)
• Bosonic field digitization for quantum computers [62.997667081978825]
  我々は、離散化された場振幅ベースで格子ボゾン場の表現に対処する。 本稿では,エラースケーリングを予測し,効率的な量子ビット実装戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T15:30:04Z)
• Conditional preparation of non-Gaussian quantum optical states by mesoscopic measurement [62.997667081978825]
  光学場の非ガウス状態は、量子情報応用における提案された資源として重要である。 メソスコピック検出器を応用可能なレシエーションへのアンシラフィールドの変位を含む新しいアプローチを提案する。 実験により,強いウィグナー負性を持つ状態は高い速度で生成可能であると結論付けた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T16:59:18Z)
• Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
  量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。 適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T13:48:00Z)
• Adaptive quantum state tomography with iterative particle filtering [7.943024117353315]
  本稿では、任意の多ビット状態に対する非適応ベイズスキームと比較して、忠実性のスケーリングを改善する適応型粒子フィルタベースのQSTプロトコルを提案する。 IBM量子デバイスにおける数値的な例と実装は、任意の量子状態に対する性能の向上を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-24T11:00:33Z)
• Neural network quantum state tomography in a two-qubit experiment [52.77024349608834]
  機械学習にインスパイアされた変分法は、量子シミュレータのスケーラブルな状態キャラクタリゼーションへの有望な経路を提供する。 本研究では,2ビットの絡み合った状態を生成する実験から得られた測定データに適用することにより,いくつかの手法をベンチマークし比較する。 実験的な不完全性やノイズの存在下では、変動多様体を物理状態に収束させることで、再構成された状態の質が大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T17:25:12Z)
• A practical and efficient approach for Bayesian quantum state estimation [0.0]
  ベイズ量子状態推定のための改良された自己完結型アプローチを導入する。 我々の定式化は、高効率なクランク-ニコソンサンプリングと擬似類似度に依存している。 理論的に計算コストを解析し、実際のデータセットとシミュレーションデータセットの両方に対する推論の明確な例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T16:32:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。