論文の概要: Wigner State and Process Tomography on Near-Term Quantum Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12725v1
- Date: Fri, 24 Feb 2023 16:22:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-27 13:00:44.346028
- Title: Wigner State and Process Tomography on Near-Term Quantum Devices
- Title（参考訳）: 近接量子デバイスにおけるWigner状態とプロセストモグラフィ
- Authors: Amit Devra, Niklas J. Glaser, Dennis Huber, Steffen J. Glaser
- Abstract要約: 短期量子デバイスに対する走査型トモグラフィーの実験的アプローチを提案する。
量子状態と作用素のウィグナー型表現に基づいている。
- 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 an experimental scanning-based tomography approach for near-term
quantum devices. It is based on a Wigner-type representation of quantum states
and operators. These representations provide a rich visualization of quantum
operators using shapes assembled from a linear combination of spherical
harmonics. These shapes (called droplets in the following) can be
experimentally tomographed by measuring the expectation values of rotated axial
tensor operators. This study provides a reformulation of the theory of Wigner
tomography of arbitrary states and Wigner tomography of known unitary processes
for the case of a general-purpose pure-state quantum computer. We present an
experimental framework for implementing the scanning-based tomography technique
for circuit-based quantum computers and showcase results from IBM quantum
experience. We also present a method for estimating the density and process
matrices from experimentally tomographed Wigner functions (droplets). This
tomography approach can be directly implemented using the Python-based software
package $\texttt{DROPStomo}$.
- Abstract（参考訳）: 短期量子デバイスに対する走査型トモグラフィーの実験的アプローチを提案する。
量子状態と演算子のウィグナー型表現に基づいている。
これらの表現は、球面高調波の線形結合から組み立てられた形状を用いて量子作用素のリッチな可視化を提供する。
これらの形状(後述の滴と呼ばれる)は回転軸テンソル作用素の期待値を測定することで実験的にトモグラフィすることができる。
本研究では、任意の状態のウィグナートモグラフィ理論と、汎用純粋状態量子コンピュータの場合の既知のユニタリ過程のウィグナートモグラフィーを再構成する。
本稿では,回路ベースの量子コンピュータのための走査型トモグラフィー技術の実装のための実験フレームワークについて述べる。
また,実験的なトモグラフ付きウィグナー関数(ドロップレット)から密度とプロセス行列を推定する手法を提案する。
このトモグラフィーアプローチはpythonベースのソフトウェアパッケージである$\texttt{dropstomo}$を使って直接実装できる。
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