論文の概要: User-friendly confidence regions for quantum state tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01851v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 16:18:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 13:29:36.632152
- Title: User-friendly confidence regions for quantum state tomography
- Title（参考訳）: 量子状態トモグラフィのためのユーザフレンドリー信頼領域
- Authors: Carlos de Gois, Matthias Kleinmann
- Abstract要約: 実験データから量子状態を再構成するための信頼性領域を提案する。
サンプルの固定的な予算を分散するための最適な戦略を分析します。
領域は、状態空間における楕円体を記述し、必要なサンプル数で効率がよいことをアピールする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum state tomography is the standard technique for reconstructing a
quantum state from experimental data. Given finite statistics, experimental
data cannot give perfect information about the quantum state. A common way to
express this limited knowledge is by providing confidence regions in state
space. Though plenty of confidence regions have been previously proposed, they
are often too loose to use for large systems or difficult to apply to
nonstandard measurement schemes. Starting from a vector Bernstein inequality,
we consider concentration bounds for random vectors following multinomial
distributions and analyse optimal strategies to distribute a fixed budget of
samples across them. Interpreting this as a tomography experiment leads to two
confidence regions, one of which performs comparably well to the best regions
in the literature. The regions describe an ellipsoid in the state space and
have the appeal of being efficient in the required number of samples as well as
being easily applicable to any measurement scheme.
- Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィーは実験データから量子状態を再構成する標準的な手法である。
有限統計量を考えると、実験データは量子状態に関する完全な情報を与えることはできない。
この限られた知識を表現する一般的な方法は、状態空間に信頼領域を提供することである。
これまで多くの信頼領域が提案されてきたが、大きなシステムで使用するにはゆるすぎるか、非標準測定スキームに適用するのが困難であることが多い。
ベクトルベルンシュタインの不等式から始めると、多項分布に続くランダムベクトルの濃度境界を考察し、それらにまたがる固定されたサンプルの予算を分配する最適な戦略を分析する。
これをトモグラフィー実験として解釈すると、2つの信頼領域が得られ、そのうちの1つは文学の最良の領域と同等に機能する。
領域は、状態空間における楕円体を記述し、必要なサンプル数で効率的であり、任意の測定スキームに容易に適用できるという魅力を持つ。
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