論文の概要: A Data-Driven Approach to Quantum Cross-Platform Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01668v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 09:24:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 14:20:02.149540
• Title: A Data-Driven Approach to Quantum Cross-Platform Verification
• Title（参考訳）: 量子クロスプラットフォーム検証へのデータ駆動アプローチ
• Authors: Ya-Dong Wu, Yan Zhu, Ge Bai, Yuexuan Wang, Giulio Chiribella
• Abstract要約: クロスプラットフォーム検証は、量子シミュレータと短期量子コンピュータのベンチマークに不可欠である。 我々は、限られたノイズデータを扱うデータ駆動型アプローチを開発し、連続的な可変量子状態に適合する。 我々のアプローチは、低次元の状態表現に基づいて量子状態の類似性を評価する畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.540894342435848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of testing whether two uncharacterized devices behave in the same way, known as cross-platform verification, is crucial for benchmarking quantum simulators and near-term quantum computers. Cross-platform verification becomes increasingly challenging as the system's dimensionality increases, and has so far remained intractable for continuous variable quantum systems. In this Letter, we develop a data-driven approach, working with limited noisy data and suitable for continuous variable quantum states. Our approach is based on a convolutional neural network that assesses the similarity of quantum states based on a lower-dimensional state representation built from measurement data. The network can be trained offline with classically simulated data, and is demonstrated here on non-Gaussian quantum states for which cross-platform verification could not be achieved with previous techniques. It can also be applied to cross-platform verification of quantum dynamics and to the problem of experimentally testing whether two quantum states are equivalent up to Gaussian unitary transformations.
• Abstract（参考訳）: クロスプラットフォーム検証として知られる2つの非文字デバイスが同じように振る舞うかどうかをテストするタスクは、量子シミュレータと短期量子コンピュータのベンチマークに不可欠である。 システムの次元が増大するにつれて、クロスプラットフォームの検証はますます難しくなり、連続変数量子システムでは依然として難解なままである。 このレターでは、限られたノイズデータを扱うデータ駆動型アプローチを開発し、連続的な可変量子状態に適合する。 本手法は,計測データから構築した低次元状態表現に基づいて,量子状態の類似性を評価する畳み込みニューラルネットワークに基づいている。 ネットワークは古典的にシミュレートされたデータでオフラインでトレーニングすることができ、以前の手法ではクロスプラットフォームの検証が達成できなかった非ガウス量子状態上で実証される。 量子力学のクロスプラットフォーム検証や、2つの量子状態がガウスユニタリ変換に等しいかどうかを実験的に検証する問題にも適用することができる。

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