論文の概要: Gradient-descent quantum process tomography by learning Kraus operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00812v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 12:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 15:04:17.511182
• Title: Gradient-descent quantum process tomography by learning Kraus operators
• Title（参考訳）: クラウス作用素の学習によるグラディエント・ディフレッシブ量子プロセストモグラフィー
• Authors: Shahnawaz Ahmed, Fernando Quijandr\'ia, Anton Frisk Kockum
• Abstract要約: 離散および連続変数の量子システムに対して量子プロセストモグラフィー(QPT)を行う。 我々は、クラウス作用素を得るために、最適化中にいわゆるスティーフェル多様体に対して制約付き勾配-退化(GD)アプローチを用いる。 GD-QPTは、2量子ランダムプロセスを持つベンチマークにおいて、圧縮センシング(CS)と投影最小二乗QPT(PLS)の両方のパフォーマンスと一致する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.69764116066747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We perform quantum process tomography (QPT) for both discrete- and continuous-variable quantum systems by learning a process representation using Kraus operators. The Kraus form ensures that the reconstructed process is completely positive. To make the process trace-preserving, we use a constrained gradient-descent (GD) approach on the so-called Stiefel manifold during optimization to obtain the Kraus operators. Our ansatz uses a few Kraus operators to avoid direct estimation of large process matrices, e.g., the Choi matrix, for low-rank quantum processes. The GD-QPT matches the performance of both compressed-sensing (CS) and projected least-squares (PLS) QPT in benchmarks with two-qubit random processes, but shines by combining the best features of these two methods. Similar to CS (but unlike PLS), GD-QPT can reconstruct a process from just a small number of random measurements, and similar to PLS (but unlike CS) it also works for larger system sizes, up to at least five qubits. We envisage that the data-driven approach of GD-QPT can become a practical tool that greatly reduces the cost and computational effort for QPT in intermediate-scale quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 我々はクラウス演算子を用いてプロセス表現を学習し、離散および連続変数の量子システムに対して量子プロセストモグラフィー(QPT)を行う。 クラウス形式は、再構成された過程が完全に正であることを保証する。 プロセスのトレース保存を行うために、最適化中にいわゆるスティーフェル多様体上の制約付き勾配日射(GD)アプローチを用いてクラウス作用素を得る。 我々のアンザッツは数個のクラウス演算子を用いて、例えばChoi行列のような大きなプロセス行列の低ランク量子過程への直接推定を避ける。 GD-QPTは、圧縮センシング(CS)と2キュービットランダムプロセスのベンチマークにおける最小二乗QPT(PLS)の両方のパフォーマンスにマッチするが、これら2つの手法の最良の特徴を組み合わせることで輝く。 CS(PSSとは違って)と同様に、GD-QPTはごく少数のランダムな測定からプロセスを再構築することができ、PSS(CSとは違って)と同様に、最大5キュービットまでのシステムサイズでも動作する。 我々は、GD-QPTのデータ駆動方式が、中間スケール量子システムにおけるQPTのコストと計算労力を大幅に削減する実用的なツールとなることを示唆する。

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