論文の概要: Parameterizing density operators with arbitrary symmetries to gain
advantage in quantum state estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06540v1
- Date: Sat, 13 Aug 2022 01:24:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 06:15:46.883616
- Title: Parameterizing density operators with arbitrary symmetries to gain
advantage in quantum state estimation
- Title（参考訳）: 量子状態推定に有利な任意の対称性を持つ密度作用素のパラメータ化
- Authors: In\'es Corte, Marcelo Losada, Diego Tielas, Federico Holik and Lorena
Reb\'on
- Abstract要約: 任意の対称性を持つ密度行列をパラメータ化する方法を示し、リー代数の生成元を知る。
さらに、数値実験を行い、これらのパラメータ化を異なる対称性を持つ状態の量子状態推定に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we show how to parameterize a density matrix that has an
arbitrary symmetry, knowing the generators of the Lie algebra (if the symmetry
group is a connected Lie group) or the generators of its underlying group (in
case it is finite). This allows to pose MaxEnt and MaxLik estimation techniques
as convex optimization problems with a substantial reduction in the number of
parameters of the function involved. This implies that, apart from a
computational advantage due to the fact that the optimization is performed in a
reduced space, the amount of experimental data needed for a good estimation of
the density matrix can be reduced as well. In addition, we run numerical
experiments and apply these parameterizations to quantum state estimation of
states with different symmetries.
- Abstract（参考訳）: この研究では、任意の対称性を持つ密度行列をパラメータ化する方法を示し、リー代数の生成元(対称性群が連結リー群であれば)またはその基底群の生成元(有限であれば)を知る。
これにより、maxentおよびmaxlik推定手法を凸最適化問題とし、関連する関数のパラメータ数を大幅に削減することができる。
これは、最適化が縮小された空間で行われるという事実による計算上の優位性とは別に、密度行列を適切に推定するために必要な実験データの量も削減できることを意味している。
さらに、数値実験を行い、これらのパラメータ化を異なる対称性を持つ状態の量子状態推定に適用する。
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