論文の概要: Quantum State Tomography Inspired by Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04940v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 15:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 17:31:36.524000
• Title: Quantum State Tomography Inspired by Language Modeling
• Title（参考訳）: 言語モデルに触発された量子状態トモグラフィ
• Authors: Lu Zhong and Chu Guo and Xiaoting Wang
• Abstract要約: 言語モデリングタスクとして状態トモグラフィーを考慮し,スケーラブルな手法を提案する。 本手法は, 最先端の手法よりも少ないサンプルを用いて, 純量子状態と混合量子状態を正確に再構成できることを示す。
• 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: Quantum state tomography is an elementary tool to fully characterize an unknown quantum state. As the quantum hardware scales up in size, the standard quantum state tomography becomes increasingly challenging due to its exponentially growing complexity. In this work, we propose a scalable solution by considering state tomography as a language modeling task, where the unknown quantum state is treated as an unknown language, the correlation of the quantum state is interpreted as the semantic information specific to this language, and the measurement outcomes are simply the text instances generated from the language. Based on a customized transformer model from language modeling, we demonstrate that our method can accurately reconstruct prototypical pure and mixed quantum states using less samples than state-of-the-art methods. More importantly, our method can reconstruct a class of similar states simultaneously, in comparison with the existing neural network methods that need to train a model for each unknown state.
• Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィーは未知の量子状態を完全に特徴づける基本的なツールである。 量子ハードウェアのサイズが大きくなるにつれて、量子状態の標準トモグラフィーは、その指数関数的に増加する複雑さのために、ますます困難になる。 本研究では,未知の量子状態が未知の言語として扱われ,量子状態の相関がこの言語特有の意味情報として解釈され,測定結果が単に言語から生成されたテキストインスタンスであるような言語モデリングタスクとして,状態トモグラフィーを考慮し,スケーラブルな解を提案する。 言語モデルからカスタマイズされたトランスフォーマモデルに基づき,本手法は最先端の手法よりも少ないサンプルを用いて,原型的および混合量子状態を正確に再現できることを実証する。 さらに重要なことは、未知の状態ごとにモデルをトレーニングする必要がある既存のニューラルネットワーク手法と比較して、類似した状態のクラスを同時に再構築することができることである。

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