論文の概要: Benchmarking Quantum Simulators using Quantum Chaos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12211v1
• Date: Tue, 24 May 2022 17:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-11 21:55:01.042600
• Title: Benchmarking Quantum Simulators using Quantum Chaos
• Title（参考訳）: 量子カオスを用いた量子シミュレータのベンチマーク
• Authors: Daniel K. Mark, Joonhee Choi, Adam L. Shaw, Manuel Endres and Soonwon Choi
• Abstract要約: 実験によって得られた状態と理想状態の間の忠実度を推定するために,サンプル効率のよいプロトコルを解析する。 我々は、様々な量子シミュレータプラットフォームのためのプロトコルを数値的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.120672897353664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose and analyze a sample-efficient protocol to estimate the fidelity between an experimentally prepared state and an ideal target state, applicable to a wide class of analog quantum simulators without advanced sophisticated spatiotemporal control. Our approach utilizes newly discovered universal fluctuations emerging from generic Hamiltonian dynamics, and it does not require any fine-tuned control over state preparation, quantum evolution, or readout capability. It only needs a small number of experimental measurements, achieving near optimal sample complexity: in ideal cases, a percent-level precision is obtained with $\sim 10^3$ measurements independent of system size. Furthermore, the accuracy of our fidelity estimation improves with increasing system size. We numerically demonstrate our protocol for a variety of quantum simulator platforms such as itinerant particles on optical lattices, trapped ions, and Rydberg atoms. We discuss further applications of our method for advanced tasks such as multi-parameter estimation of quantum states and processes.
• Abstract（参考訳）: 高度な時空間制御を必要とせず, 幅広い種類のアナログ量子シミュレータに適用可能な, 試作した状態と理想目標状態との忠実度を推定するサンプル効率の高いプロトコルを提案し, 解析した。 本手法は,ジェネリックハミルトニアンダイナミクスから新たに発見された普遍的揺らぎを利用して,状態生成や量子進化,読み出し能力に対する微調整制御は必要としない。 理想的な場合では、システムサイズに依存しない$\sim 10^3$の測定でパーセントレベルの精度が得られる。 さらに, システムサイズの増加に伴い, 忠実度推定の精度が向上する。 我々は,光学格子上のイテナント粒子,トラップイオン,ライドバーグ原子など,様々な量子シミュレータプラットフォームに対するプロトコルを数値的に実証する。 本稿では,量子状態やプロセスのマルチパラメータ推定など,高度なタスクに対するさらなる応用について述べる。

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