論文の概要: Randomized measurement protocols for lattice gauge theories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15519v2
- Date: Wed, 20 Mar 2024 20:17:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 20:39:25.426917
- Title: Randomized measurement protocols for lattice gauge theories
- Title（参考訳）: 格子ゲージ理論のためのランダム化測定プロトコル
- Authors: Jacob Bringewatt, Jonathan Kunjummen, Niklas Mueller,
- Abstract要約: 量子状態の発見のための対称性を考慮したランダム化計測手法を提案する。
これは、我々が提案する対称性を意識したランダム化測定スキームによって利用することができ、対称性-盲乱数化よりも明確な優位性が得られる。
対称性ブラインドランダム化測定プロトコルとは異なり、これらの後者のタスクは密度行列の完全な再構成によって対称性を学習することなく実行できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Randomized measurement protocols, including classical shadows, entanglement tomography, and randomized benchmarking are powerful techniques to estimate observables, perform state tomography, or extract the entanglement properties of quantum states. While unraveling the intricate structure of quantum states is generally difficult and resource-intensive, quantum systems in nature are often tightly constrained by symmetries. This can be leveraged by the symmetry-conscious randomized measurement schemes we propose, yielding clear advantages over symmetry-blind randomization such as reducing measurement costs, enabling symmetry-based error mitigation in experiments, allowing differentiated measurement of (lattice) gauge theory entanglement structure, and, potentially, the verification of topologically ordered states in existing and near-term experiments. Crucially, unlike symmetry-blind randomized measurement protocols, these latter tasks can be performed without relearning symmetries via full reconstruction of the density matrix.
- Abstract（参考訳）: 古典的シャドウ、絡み合いトモグラフィ、ランダム化ベンチマークなどのランダム化測定プロトコルは、観測可能なものを推定したり、状態トモグラフィを実行したり、量子状態の絡み合い特性を抽出したりするための強力な技術である。
量子状態の複雑な構造を解くことは一般に困難で資源集約的であるが、自然界の量子系はしばしば対称性によって厳しく制約される。
これは、測定コストの削減、実験における対称性に基づく誤差緩和の実現、(格子)ゲージ理論の絡み合い構造の微分測定、そして潜在的には、既存の実験および短期実験における位相的に順序付けられた状態の検証など、対称性を考慮したランダム化よりも明確な利点が得られる。
重要なことに、対称性のブラインドランダム化測定プロトコルとは異なり、これらの後者のタスクは密度行列の完全な再構成を通じて対称性を学習することなく実行できる。
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