論文の概要: Self-consistent quantum measurement tomography based on semidefinite programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10262v3
• Date: Mon, 24 Jul 2023 12:11:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 00:22:20.575648
• Title: Self-consistent quantum measurement tomography based on semidefinite programming
• Title（参考訳）: 半定値計画に基づく自己整合型量子計測トモグラフィ
• Authors: Marco Cattaneo, Matteo A. C. Rossi, Keijo Korhonen, Elsi-Mari Borrelli, Guillermo Garc\'ia-P\'erez, Zolt\'an Zimbor\'as, Daniel Cavalcanti
• Abstract要約: 半定値計画法(SDP)に基づく量子計測トモグラフィー(QMT)の推定法を提案する。 短期量子コンピュータ上でのショットノイズや入力状態の異常生成などの実験的不完全性を検出するためにどのように使用されるかについて議論する。
• 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: We propose an estimation method for quantum measurement tomography (QMT) based on semidefinite programming (SDP), and discuss how it may be employed to detect experimental imperfections, such as shot noise and/or faulty preparation of the input states on near-term quantum computers. Moreover, if the positive operator-valued measure (POVM) we aim to characterize is informationally complete, we put forward a method for self-consistent tomography, i.e., for recovering a set of input states and POVM effects that is consistent with the experimental outcomes and does not assume any a priori knowledge about the input states of the tomography. Contrary to many methods that have been discussed in the literature, our approach does not rely on additional assumptions such as low noise or the existence of a reliable subset of input states.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半定値プログラミング(SDP)に基づく量子計測トモグラフィー(QMT)の推定手法を提案し,近距離量子コンピュータ上でのショットノイズや入力状態の異常生成などの実験的欠陥の検出にどのように用いられるかについて議論する。 さらに、我々が特徴付ける正の演算子評価尺度(POVM)が情報的に完全である場合、トモグラフィーの入力状態に関する事前知識を前提とせず、実験結果と整合した入力状態とPOVM効果の集合を回復するための自己整合トモグラフィーの手法を提案する。 文献で論じられている多くの手法とは対照的に、我々の手法は低雑音や入力状態の信頼性サブセットの存在のような追加の仮定に依存しない。

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