論文の概要: Estimating many properties of a quantum state via quantum reservoir processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06878v3
• Date: Wed, 28 Feb 2024 02:03:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 19:10:02.016932
• Title: Estimating many properties of a quantum state via quantum reservoir processing
• Title（参考訳）: 量子貯水池処理による量子状態の諸性質の推定
• Authors: Yinfei Li, Sanjib Ghosh, Jiangwei Shang, Qihua Xiong, Xiangdong Zhang
• Abstract要約: 本稿では、任意の量子状態の古典的近似を量子貯水池で構築するための一般的な枠組みを提案する。 この手法の重要な利点は、任意の特性を推定するためには、単一の局所的な測定設定しか必要としない点である。 この推定スキームは、非単位局所次元を持つ高次元システムやハイブリッドシステムに拡張可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5432391525687748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating properties of a quantum state is an indispensable task in various applications of quantum information processing. To predict properties in the post-processing stage, it is inherent to first perceive the quantum state with a measurement protocol and store the information acquired. In this work, we propose a general framework for constructing classical approximations of arbitrary quantum states with quantum reservoirs. A key advantage of our method is that only a single local measurement setting is required for estimating arbitrary properties, while most of the previous methods need exponentially increasing number of measurement settings. To estimate $M$ properties simultaneously, the size of the classical approximation scales as $\ln M$ . Moreover, this estimation scheme is extendable to higher-dimensional systems and hybrid systems with non-identical local dimensions, which makes it exceptionally generic. We support our theoretical findings with extensive numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: 量子状態の特性を推定することは、量子情報処理の様々な応用において不可欠である。 後処理の段階で特性を予測するためには、まず量子状態を測定プロトコルで知覚し、取得した情報を格納することが本質である。 本研究では,量子貯水池を用いた任意の量子状態の古典近似を構築するための一般的な枠組みを提案する。 提案手法の重要な利点は,任意の性質を推定するには単一の局所的測定設定のみが必要であるのに対し,従来の手法の多くは指数関数的に計測設定を増加させる必要があることである。 同時に$m$プロパティを見積もるために、古典的な近似のサイズは$\ln m$ とスケールする。 さらに、この推定スキームは非同一の局所次元を持つ高次元システムやハイブリッドシステムにも拡張可能であり、非常に一般的である。 我々は広範な数値シミュレーションで理論的な結果を支持する。

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