論文の概要: Efficient Quantum State Tracking in Noisy Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06389v1
- Date: Thu, 12 May 2022 22:32:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 09:20:51.056141
- Title: Efficient Quantum State Tracking in Noisy Environments
- Title（参考訳）: 雑音環境下での効率的な量子状態追跡
- Authors: Markus Rambach, Akram Youssry, Marco Tomamichel, and Jacquiline Romero
- Abstract要約: 本稿では,光子の横方向空間モードに符号化された量子ドット系における行列励起勾配トモグラフィの実験的実装について述べる。
定常および進化状態における本手法の性能および環境騒音について検討し,すべての事例において95%程度の忠実度を求める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.762101459838052
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum state tomography, which aims to find the best description of a
quantum state -- the density matrix, is an essential building block in quantum
computation and communication. Standard techniques for state tomography are
incapable of tracking changing states and often perform poorly in the presence
of environmental noise. Although there are different approaches to solve these
problems theoretically, experimental demonstrations have so far been sparse.
Our approach, matrix-exponentiated gradient tomography, is an online tomography
method that allows for state tracking, updates the estimated density matrix
dynamically from the very first measurements, is computationally efficient, and
converges to a good estimate quickly even with noisy data. The algorithm is
controlled via a single parameter, its learning rate, which determines the
performance and can be tailored in simulations to the individual experiment. We
present an experimental implementation of matrix-exponentiated gradient
tomography on a qutrit system encoded in the transverse spatial mode of
photons. We investigate the performance of our method on stationary and
evolving states, as well as significant environmental noise, and find
fidelities of around 95% in all cases.
- Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィーは、量子状態 -- 密度行列 -- の最良の記述を見つけることを目的としており、量子計算と通信において不可欠な構成要素である。
状態トモグラフィの標準技術は変化状態の追跡が不可能であり、環境騒音の存在下では性能が悪いことが多い。
これらの問題を理論的に解くには異なるアプローチがあるが、これまで実験的な実証は少なかった。
提案手法は, オンライン・トモグラフィ法であり, 状態追跡が可能であり, 推定密度行列を最初の測定値から動的に更新し, 計算効率が向上し, ノイズデータにおいても高い推定値に収束する。
アルゴリズムは1つのパラメータ、その学習率で制御され、パフォーマンスを判断し、個々の実験にシミュレーションで調整することができる。
本稿では,光子の横空間モードにエンコードされたクトリット系における行列指数勾配トモグラフィーの実験的実装について述べる。
定常状態および進化状態における本手法の性能と環境騒音について検討し, いずれの場合においても約95%のフィデリティを見いだした。
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