論文の概要: Ultrafast quantum state tomography with feed-forward neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05341v1
- Date: Tue, 12 Jul 2022 06:45:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-05 09:46:04.412244
- Title: Ultrafast quantum state tomography with feed-forward neural networks
- Title(参考訳): フィードフォワードニューラルネットワークを用いた超高速量子状態トモグラフィ
- Authors: Yong Wang, Shuming Cheng, Li Li, Jie Chen
- Abstract要約: 本稿では,マルチキュービット状態の超高速再構成を実現するために,ニューラルネットワークに基づく量子トモグラフィー手法を提案する。
2分以内にノートパソコン上の11量子状態に忠実にトモグラフィーできることを示すために、幅広い純度を持つ多数の州でテストされている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.591999694365231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reconstructing the state of many-body quantum systems is of fundamental
importance in quantum information tasks, but extremely challenging due to the
curse of dimensionality. In this work, we present a quantum tomography approach
based on neural networks to achieve the ultrafast reconstruction of multi-qubit
states. Particularly, we propose a simple 3-layer feed-forward network to
process the experimental data generated from measuring each qubit with a
positive operator-valued measure, which is able to reduce the storage cost and
computational complexity. Moreover, the techniques of state decomposition and
$P$-order absolute projection are jointly introduced to ensure the positivity
of state matrices learned in the maximum likelihood function and to improve the
convergence speed and robustness of the above network. Finally, it is tested on
a large number of states with a wide range of purity to show that we can
faithfully tomography 11-qubit states on a laptop within 2 minutes under noise.
Our numerical results also demonstrate that more state samples are required to
achieve the given tomography fidelity for the low-purity states, and the
increased depolarizing noise induces a linear decrease in the tomography
fidelity.
- Abstract(参考訳): 多体量子システムの状態の再構築は、量子情報処理において極めて重要であるが、次元の呪いのために非常に困難である。
本研究では,マルチキュービット状態の超高速再構成を実現するために,ニューラルネットワークに基づく量子トモグラフィー手法を提案する。
特に,各キュービットから生成された実験データを正の演算子値尺度で処理し,ストレージコストと計算複雑性を低減できる簡易な3層フィードフォワードネットワークを提案する。
さらに, 状態分解法と$p$-order 絶対射影法を共同で導入し, 最大度関数で学習した状態行列の正値性を確保し, 上記ネットワークの収束速度とロバスト性を向上させる。
最後に、幅広い純度を持つ多数の州でテストを行い、2分間のノイズ下でラップトップ上の11量子状態のトモグラフィーを忠実に行うことができることを示す。
また, 低純度状態に対するトモグラフィ忠実度を達成するには, より多くの状態試料が必要であり, 脱分極ノイズの増加はトモグラフィ忠実度を線形に減少させることを示した。
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