論文の概要: The Quantum Density Matrix and its many uses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08738v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 16:25:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 13:04:42.916655
- Title: The Quantum Density Matrix and its many uses
- Title(参考訳): 量子密度行列とその用途
- Authors: Apoorva D. Patel
- Abstract要約: 量子状態の完全な記述と、そこから抽出できる観測可能な量を与える。
その数学的構造が説明され、量子相関の理解、量子カオスの解明、そして、効率的な量子状態トモグラフィーを備えたノイズの多い量子システムのためのソフトウェアシミュレータの開発に応用されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The quantum density matrix generalises the classical concept of probability
distribution to quantum theory. It gives the complete description of a quantum
state as well as the observable quantities that can be extracted from it. Its
mathematical structure is described, with applications to understanding quantum
correlations, illustrating quantum chaos and its unravelling, and developing
software simulators for noisy quantum systems with efficient quantum state
tomography.
- Abstract(参考訳): 量子密度行列は古典的な確率分布の概念を量子論に一般化する。
これは量子状態の完全な記述とそれから抽出できる観測可能な量を与える。
その数学的構造は、量子相関の理解、量子カオスの図解化、量子状態トモグラフィの効率的なノイズ量子システムのためのソフトウェアシミュレータの開発などに応用されている。
関連論文リスト
- The curse of random quantum data [62.24825255497622]
量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。
量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。
この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-19T12:18:07Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T18:00:01Z) - Efficient criteria of quantumness for a large system of qubits [58.720142291102135]
大規模部分量子コヒーレント系の基本パラメータの無次元結合について論じる。
解析的および数値計算に基づいて、断熱進化中の量子ビット系に対して、そのような数を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T23:50:05Z) - Matrix Model simulations using Quantum Computing, Deep Learning, and
Lattice Monte Carlo [1.1706540832106251]
マトリックス量子力学は、量子ブラックホールのホログラフィック記述など、理論物理学において様々な重要な役割を果たす。
量子コンピューティングとディープラーニングは、行列量子力学の力学を研究するための潜在的に有用なアプローチを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T05:20:02Z) - Characterizing quantum ensemble using geometric measure of quantum
coherence [1.5630592429258865]
量子アンサンブルのための量子性量子化器を提案する。
量子性のボナフィド測度に必要な公理を満たす。
いくつかのよく知られたアンサンブルの量子性を計算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T07:37:27Z) - Imaginary Time Propagation on a Quantum Chip [50.591267188664666]
想像時間における進化は、量子多体系の基底状態を見つけるための顕著な技術である。
本稿では,量子コンピュータ上での仮想時間伝搬を実現するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T12:48:00Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T18:04:16Z) - Quantum information spreading in a disordered quantum walk [50.591267188664666]
量子ウォークスを用いて量子情報拡散パターンを探索する量子探索プロトコルを設計する。
我々は、異常や古典的輸送を調査するために、コヒーレントな静的および動的障害に焦点を当てる。
以上の結果から,複雑なネットワークで発生する欠陥や摂動の情報を読み取る装置として,量子ウォーク(Quantum Walk)が考えられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T20:03:19Z) - Quantum simulation of quantum field theories as quantum chemistry [9.208624182273288]
コンフォーマル・トランケーション(英: Conformal truncation)は、一般的な強結合量子場理論を解くための強力な数値法である。
量子計算は格子近似の基本的な物理を理解するのに役立つだけでなく、直接量子場理論の手法をシミュレートすることも示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T01:20:04Z) - Scrambling and decoding the charged quantum information [8.497925513299606]
システム全体の量子情報は、その電荷セクターによってどのように表現されているかを示す。
我々は、ブラックホールの思考実験と、力学系における量子重力に関する予想について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T14:32:23Z) - On quantum ensembles of quantum classifiers [0.0]
量子機械学習は、量子コンピュータの根底にある性質を利用して機械学習技術を強化する。
量子分類器の量子アンサンブルの具体的な実装は、精度重み付き量子アンサンブルと呼ばれ、完全に量子化することができる。
一方、一般的な量子アンサンブルフレームワークは、特に量子スピードアップを提供する有名なDeutsch-Jozsaアルゴリズムを含むことが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-29T13:46:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。