論文の概要: Tomography of Quantum States from Structured Measurements via
quantum-aware transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05433v2
- Date: Fri, 17 Nov 2023 05:27:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 19:50:16.412103
- Title: Tomography of Quantum States from Structured Measurements via
quantum-aware transformer
- Title（参考訳）: 量子アウェアトランスによる構造計測からの量子状態のトモグラフィー
- Authors: Hailan Ma, Zhenhong Sun, Daoyi Dong, Chunlin Chen, Herschel Rabitz
- Abstract要約: 量子状態のキャラクタリゼーションのための量子計測の構造について検討する。
我々は、測定周波数と密度行列の複雑な関係を捉えるために、量子認識変換器(QAT)モデルを設計する。
特に、アーキテクチャにおける量子演算子をクエリして、量子データの情報表現を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.506858276895915
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum state tomography (QST) is the process of reconstructing the state of
a quantum system (mathematically described as a density matrix) through a
series of different measurements, which can be solved by learning a
parameterized function to translate experimentally measured statistics into
physical density matrices. However, the specific structure of quantum
measurements for characterizing a quantum state has been neglected in previous
work. In this paper, we explore the similarity between highly structured
sentences in natural language and intrinsically structured measurements in QST.
To fully leverage the intrinsic quantum characteristics involved in QST, we
design a quantum-aware transformer (QAT) model to capture the complex
relationship between measured frequencies and density matrices. In particular,
we query quantum operators in the architecture to facilitate informative
representations of quantum data and integrate the Bures distance into the loss
function to evaluate quantum state fidelity, thereby enabling the
reconstruction of quantum states from measured data with high fidelity.
Extensive simulations and experiments (on IBM quantum computers) demonstrate
the superiority of the QAT in reconstructing quantum states with favorable
robustness against experimental noise.
- Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィ(quantum state tomography, QST)とは、量子系の状態(数学的に密度行列と呼ばれる)を一連の異なる測定によって再構成する過程であり、パラメータ化関数を学習して、実験的に測定された統計データを物理密度行列に変換することで解決できる。
しかし、量子状態の特徴付けのための量子測定の特定の構造は、以前の研究では無視されている。
本稿では,自然言語における高構造化文と,qstにおける本質的構造化文の類似性について検討する。
QSTの固有量子特性をフル活用するために、測定周波数と密度行列の複雑な関係を捉える量子認識変換器(QAT)モデルを設計する。
特に、量子データの情報表現を容易にするため、アーキテクチャ内の量子演算子にクエリし、バーズ距離を損失関数に統合して量子状態の忠実性を評価することにより、高忠実度で測定されたデータから量子状態の再構成を可能にする。
大規模なシミュレーションと実験(IBM量子コンピュータ)は、実験ノイズに対する良好な堅牢性を持つ量子状態の再構成におけるQATの優位性を実証している。
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