論文の概要: Classical shadow tomography for continuous variables quantum systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07578v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 17:56:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 06:52:00.437931
- Title: Classical shadow tomography for continuous variables quantum systems
- Title（参考訳）: 連続変数量子システムのための古典影トモグラフィ
- Authors: Simon Becker, Nilanjana Datta, Ludovico Lami, Cambyse Rouz\'e
- Abstract要約: CV量子状態の古典的影を得るための実験的に実現可能なスキームを2つ導入する。
CVシステムの無限次元性により,新しい数学的課題を克服することができる。
少数のモード上でのエントロピーのような状態の非線形関数を学習するスキームを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.286165491120467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this article we develop a continuous variable (CV) shadow tomography
scheme with wide ranging applications in quantum optics. Our work is motivated
by the increasing experimental and technological relevance of CV systems in
quantum information, quantum communication, quantum sensing, quantum
simulations, quantum computing and error correction. We introduce two
experimentally realisable schemes for obtaining classical shadows of CV
(possibly non-Gaussian) quantum states using only randomised Gaussian unitaries
and easily implementable Gaussian measurements such as homodyne and heterodyne
detection. For both schemes, we show that
$N=\mathcal{O}\big(\operatorname{poly}\big(\frac{1}{\epsilon},\log\big(\frac{1}{\delta}\big),M_n^{r+\alpha},\log(m)\big)\big)$
samples of an unknown $m$-mode state $\rho$ suffice to learn the expected value
of any $r$-local polynomial in the canonical observables of degree $\alpha$,
both with high probability $1-\delta$ and accuracy $\epsilon$, as long as the
state $\rho$ has moments of order $n>\alpha$ bounded by $M_n$. By
simultaneously truncating states and operators in energy and phase space, we
are able to overcome new mathematical challenges that arise due to the
infinite-dimensionality of CV systems. We also provide a scheme to learn
nonlinear functionals of the state, such as entropies over any small number of
modes, by leveraging recent energy-constrained entropic continuity bounds.
Finally, we provide numerical evidence of the efficiency of our protocols in
the case of CV states of relevance in quantum information theory, including
ground states of quadratic Hamiltonians of many-body systems and cat qubit
states. We expect our scheme to provide good recovery in learning relevant
states of 2D materials and photonic crystals.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子光学において幅広い応用が可能な連続変数(CV)シャドウトモグラフィー法を提案する。
我々の研究は、量子情報、量子通信、量子センシング、量子シミュレーション、量子コンピューティング、エラー訂正におけるCVシステムの実験的および技術的関連性の向上によるものである。
ランダム化されたガウスユニタリのみを用いてCV(おそらく非ガウス的)量子状態の古典的影を得るための実験的に実現可能な2つのスキームを導入する。
どちらのスキームに対しても、$n=\mathcal{o}\big(\operatorname{poly}\big(\frac{1}{\epsilon},\log\big(\frac{1}{\delta}\big),m_n^{r+\alpha},\log(m)\big)\big)$ 未知の$m$モード状態のサンプル $\rho$ suffice は、次数 $\alpha$ の標準可観測式における任意の$r$-ローカル多項式の期待値を学ぶために、$m_n$ で与えられる。
エネルギーと位相空間における状態と作用素を同時に切り離すことで、CV系の無限次元性に起因する新しい数学的課題を克服することができる。
また, 近年のエネルギー制約付きエントロピー連続性境界を利用して, 少数のモード上のエントロピーなど, 状態の非線形汎関数を学習する手法を提案する。
最後に、多体系の二次ハミルトニアンの基底状態や猫量子ビット状態を含む、量子情報理論におけるcv状態の妥当性の場合に、プロトコルの効率性に関する数値的証拠を提供する。
我々は,2次元材料とフォトニック結晶の関連状態の学習において良好な回復を期待する。
関連論文リスト
- Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T07:18:09Z) - Creation and manipulation of Schrödinger cat states of a nuclear spin qudit in silicon [28.4073170440133]
単一アンチモン原子のスピン-7/2核を用いたSchr"odinger cat状態の生成と操作について述べる。
その結果,非古典的資源状態の高忠実度化と単一原子スケール物体の論理制御が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T12:22:16Z) - Hybrid Quantum-Classical Scheduling for Accelerating Neural Network Training with Newton's Gradient Descent [37.59299233291882]
本稿では,ニュートンのGDを用いたニューラルネットワークトレーニングの高速化を目的とした,ハイブリッド量子古典スケジューラQ-Newtonを提案する。
Q-Newtonは量子と古典的な線形解法を協調する合理化スケジューリングモジュールを使用している。
評価の結果,Q-Newtonは一般的な量子機械と比較してトレーニング時間を大幅に短縮できる可能性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-30T23:55:03Z) - Non-Linear Transformations of Quantum Amplitudes: Exponential
Improvement, Generalization, and Applications [0.0]
量子アルゴリズムは量子状態の振幅を操作して計算問題の解を求める。
量子状態の振幅に非線形関数の一般クラスを適用するための枠組みを提案する。
我々の研究は、最適化、状態準備、量子化学、機械学習といった分野において、潜在的に多くの応用が可能な重要かつ効率的なビルディングブロックを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T14:57:21Z) - Provable learning of quantum states with graphical models [4.004283689898333]
特定の量子状態は、単純トモグラフィーよりも指数関数的に複雑なサンプルで学習できることが示される。
以上の結果から, ある量子状態は, 単純トモグラフィーよりも指数関数的に複雑なサンプルで学習できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-17T10:36:24Z) - Quantum State Tomography for Matrix Product Density Operators [28.799576051288888]
実験的測定から量子状態の再構成は、量子デバイスの検証とベンチマークに不可欠である。
ノイズや中間スケールの量子コンピュータによって生成される状態のような多くの物理量子状態は通常、構造化される。
圧縮センシングのツールと経験過程の理論を用いて,MPOの安定回復の理論的保証を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T18:23:55Z) - Efficient Quantum Simulation of Electron-Phonon Systems by Variational
Basis State Encoder [12.497706003633391]
電子フォノン系のデジタル量子シミュレーションでは、無限のフォノン準位をN$基底状態に切り詰める必要がある。
量子ビット数と量子ゲート数のスケーリングを削減できる変分基底状態符号化アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T04:23:53Z) - Efficient Verification of Anticoncentrated Quantum States [0.38073142980733]
準備可能な量子状態 $mu$ と古典的に指定されたターゲット状態 $tau$ の間に、忠実度 $F(mu,tau)$ を推定する新しい方法を提案する。
また,本手法のより洗練されたバージョンを提示する。このバージョンでは,高効率に準備可能な,かつ良好な量子状態が重要試料として使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-15T18:01:11Z) - Bose-Einstein condensate soliton qubit states for metrological
applications [58.720142291102135]
2つのソリトン量子ビット状態を持つ新しい量子メトロジー応用を提案する。
位相空間解析は、人口不均衡-位相差変数の観点からも、マクロ的な量子自己トラッピング状態を示すために行われる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T09:05:06Z) - Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State
Read-out for Quantum Algorithms [87.04438831673063]
本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。
我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-14T11:05:26Z) - Solving quantum trajectories for systems with linear Heisenberg-picture
dynamics and Gaussian measurement noise [0.0]
我々は、時間非依存のハミルトン、線形ハイゼンベルクピクチャーズ、測定ノイズを有する、$N$モードのオープン量子系の量子軌道進化の解を研究する。
この結果を説明するために、POVMは初期状態の推論に実際に関係しているため、いくつかの単一モードのサンプルシステムを解く。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T03:05:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。