論文の概要: Continuous-variable quantum tomography of high-amplitude states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07406v1
- Date: Fri, 6 Jan 2023 07:56:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 14:31:05.645576
- Title: Continuous-variable quantum tomography of high-amplitude states
- Title（参考訳）: 高振幅状態の連続可変量子トモグラフィ
- Authors: Ekaterina Fedotova, Nikolai Kuznetsov, Egor Tiunov, A. E. Ulanov and
A. I. Lvovsky
- Abstract要約: フィードフォワードニューラルネットワークを用いて、連続的な位置ベースで直接密度行列を得る。
提案手法の重要な利点は、位相空間内の特定の領域を選択して詳細な再構成を行うことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9449650062296824
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum state tomography is an essential component of modern quantum
technology. In application to continuous-variable harmonic-oscilator systems,
such as the electromagnetic field, existing tomography methods typically
reconstruct the state in discrete bases, and are hence limited to states with
relatively low amplitudes and energies. Here we overcome this limitation by
utilizing a feed-forward neural network to obtain the density matrix directly
in the continuous position basis. An important benefit of our approach is the
ability to choose specific regions in the phase space for detailed
reconstruction. This results in relatively slow scaling of the amount of
resources required for the reconstruction with the state amplitude, and hence
allows us to dramatically increase the range of amplitudes accessible with our
method.
- Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィーは現代の量子技術の重要な構成要素である。
電磁場のような連続可変高調波オシレータシステムに適用する場合、既存のトモグラフィー法は一般に離散基底で状態を再構成し、したがって比較的低い振幅とエネルギーを持つ状態に制限される。
そこで,この制限を克服するために,フィードフォワードニューラルネットワークを用いて,密度行列を直接連続位置で取得する。
このアプローチの重要な利点は、詳細な再構築のために位相空間内の特定の領域を選択できることです。
これにより、状態振幅による再構成に必要なリソース量のスケーリングが比較的遅くなり、その結果、本手法でアクセス可能な振幅の範囲を劇的に増加させることができる。
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