論文の概要: Learning a quantum channel from its steady-state
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06517v3
- Date: Thu, 11 Jul 2024 11:14:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-13 00:07:09.767144
- Title: Learning a quantum channel from its steady-state
- Title(参考訳): 定常状態から量子チャネルを学ぶ
- Authors: Yigal Ilin, Itai Arad,
- Abstract要約: 本研究では,その定常状態である単一状態上で測定された局所的な期待値を用いて,局所的な量子チャネルを学習するスケーラブルな方法を提案する。
成功するためには、定常状態は非自明でなければならないので、チャネルは非単体である必要がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a scalable method for learning local quantum channels using local expectation values measured on a single state -- their steady state. Our method is inspired by the algorithms for learning local Hamiltonians from their ground states. For it to succeed, the steady state must be non-trivial, and therefore the channel needs to be non-unital. Such non-unital channels are readily implementable on present day quantum computers using mid-circuit measurements or RESET gates. We demonstrate that the full structure of such channels is encoded in their steady states, and can be learned efficiently using only the expectation values of local observables on these states. We emphasize two immediate applications to illustrate our approach: (i) Using engineered dissipative dynamics, we offer a straightforward way to assess the accuracy of a given noise model in a regime where all qubits are actively utilized for a significant duration. (ii) Given a parameterized noise model for the entire system, our method can learn its underlying parameters. We demonstrate both applications using numerical simulations and experimental trials conducted on an IBMQ machine.
- Abstract(参考訳): 本研究では,その定常状態である単一状態上で測定された局所的な期待値を用いて,局所的な量子チャネルを学習するスケーラブルな方法を提案する。
我々の手法は、現地のハミルトンを基底状態から学習するためのアルゴリズムにインスパイアされている。
成功するためには、定常状態は非自明でなければならないので、チャネルは非単体である必要がある。
このような単体チャネルは、現在の量子コンピュータでは中間回路測定やRESETゲートを使って容易に実装できる。
このようなチャネルの完全な構造が定常状態に符号化され、これらの状態における局所観測値の期待値のみを用いて効率的に学習できることを実証する。
アプローチを説明するための2つの直接的なアプリケーションを強調します。
二 工学的散逸力学を用いて、全ての量子ビットを有効活用する体制において、与えられた雑音モデルの精度を評価するための簡単な方法を提供する。
(2)システム全体のパラメータ化ノイズモデルが与えられた場合,本手法は基礎となるパラメータを学習することができる。
数値シミュレーションとIBMQマシンを用いた実験を行った。
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