論文の概要: Efficient Classical Shadow Tomography through Many-body Localization Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01258v4
- Date: Wed, 4 Sep 2024 06:13:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 04:56:30.534776
- Title: Efficient Classical Shadow Tomography through Many-body Localization Dynamics
- Title(参考訳): 多体局在ダイナミクスによる高能率古典的シャドウトモグラフィ
- Authors: Tian-Gang Zhou, Pengfei Zhang,
- Abstract要約: 我々は,多体ローカライゼーションのダイナミクスを基盤とした代替手法を提案する。
提案手法は浅部回路に匹敵する高い効率を達成できることを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.923287660970805
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Classical shadow tomography serves as a potent tool for extracting numerous properties from quantum many-body systems with minimal measurements. Nevertheless, prevailing methods yielding optimal performance for few-body operators necessitate the application of random two-qubit gates, a task that can prove challenging on specific quantum simulators such as ultracold atomic gases. In this work, we introduce an alternative approach founded on the dynamics of many-body localization, a phenomenon extensively demonstrated in optical lattices. Through an exploration of the shadow norm -- both analytically, employing a phenomenological model, and numerically, utilizing the TEBD algorithm -- we demonstrate that our scheme achieves remarkable efficiency comparable to shallow circuits or measurement-induced criticality, resulting in a significant improvement in the exponential exponent compared to the previous classical shadow protocol. Our findings are corroborated through direct numerical simulations encompassing the entire sampling and reconstruction processes. Consequently, our results present a compelling methodology for analyzing the output states of quantum simulators.
- Abstract(参考訳): 古典的なシャドウトモグラフィーは、最小限の測定で量子多体系から多くの特性を抽出する強力なツールとして機能する。
それにもかかわらず、少数体の演算子に最適な性能を与える手法は、超低温の原子ガスのような特定の量子シミュレーターにおいて挑戦的なタスクであるランダムな2量子ビットゲートの適用を必要とする。
そこで本研究では,多体局在化の力学を基礎とした代替手法を提案する。
フェノメロジ的モデルと数値的にTEBDアルゴリズムを併用したシャドウノルムの探索を通じて,本手法が浅い回路や測定誘起臨界に匹敵する顕著な効率を達成することを実証し,従来のシャドウプロトコルと比較して指数指数指数が大幅に向上した。
本研究は, サンプリングおよび再構成プロセス全体を包含する直接数値シミュレーションにより, 相関するものである。
その結果,提案手法は量子シミュレータの出力状態を解析するための説得力のある手法であることがわかった。
関連論文リスト
- Holographic Classical Shadow Tomography [1.9818805908789396]
古典的影トモグラフィーのための新しいランダム化計測手法である「ホログラフィックシャドウ」を紹介する。
ホログラフィック・シャドウ」は任意の長さスケールで幾何学的に局所的なパウリ作用素を学習するためのサンプル複雑性の最適スケーリングを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T17:40:59Z) - Learning topological states from randomized measurements using variational tensor network tomography [0.4818215922729967]
量子状態の忠実な表現を学ぶことは、量子プロセッサ上で生成される多体状態の多様性を完全に特徴づけるのに不可欠である。
本研究では,テンソルネットワーク上の変分最適化とランダムな計測手法を組み合わせたトモグラフィー手法の実装と検討を行う。
我々は、実験により実現可能な量子スピン液体状態と同様に、表面符号の基底状態を学ぶ能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T21:05:43Z) - Simulating Gaussian boson sampling quantum computers [68.8204255655161]
実験的なガウスボソンサンプリングネットワークをシミュレートする最近の理論手法について概説する。
主に、量子力学の位相空間表現を使用する手法に焦点を当てる。
GBSの理論、最近の実験、その他の手法についても概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-02T02:03:31Z) - Variational preparation of entangled states on quantum computers [0.0]
量子コンピュータ上での絡み合った量子状態を作成するための変分法を提案する。
性能向上のために,様々な勾配に基づく最適化手法を用いる。
量子状態生成の効率を最大化するための変分アルゴリズムの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T06:29:24Z) - Guaranteed efficient energy estimation of quantum many-body Hamiltonians
using ShadowGrouping [55.47824411563162]
量子多体系のエネルギーの推定は、様々な研究分野におけるパラダイム的な課題である。
本研究の目的は,全測定予算から最も高い証明可能な精度が得られる単一キュービット計測による最適戦略を見出すことである。
私たちはShadowGroupingと呼ばれる実用的で効率的な見積もり戦略を開発します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T14:41:07Z) - Retrieving space-dependent polarization transformations via near-optimal
quantum process tomography [55.41644538483948]
トモグラフィー問題に対する遺伝的および機械学習アプローチの適用について検討する。
ニューラルネットワークベースのスキームは、リアルタイムにキャラクタリゼーションを必要とするアプリケーションにおいて、重要なスピードアップを提供する。
これらの結果は、より一般的な量子プロセスにおけるトモグラフィーアプローチの最適化の基礎となることを期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T11:37:14Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T17:08:41Z) - Provably efficient variational generative modeling of quantum many-body
systems via quantum-probabilistic information geometry [3.5097082077065003]
パラメータ化混合状態に対する量子自然勾配降下の一般化を導入する。
また、堅牢な一階近似アルゴリズム、Quantum-Probabilistic Mirror Descentを提供する。
我々のアプローチは、モデル選択における柔軟性を実現するために、それまでのサンプル効率の手法を拡張しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-09T17:58:15Z) - Generalization Metrics for Practical Quantum Advantage in Generative
Models [68.8204255655161]
生成モデリングは量子コンピュータにとって広く受け入れられている自然のユースケースである。
我々は,アルゴリズムの一般化性能を計測して,生成モデリングのための実用的な量子優位性を探索する,単純で曖昧な手法を構築した。
シミュレーションの結果、我々の量子にインスパイアされたモデルは、目に見えない、有効なサンプルを生成するのに、最大で68倍の費用がかかります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-21T16:35:35Z) - Efficient entanglement generation and detection of generalized
stabilizer states [3.931366810430107]
本論文では,ハイゼンベルク相互作用を用いて,多数の量子ビットの真の多部絡み合わせを生成する効率的なスキームを提案する。
この方法は超伝導、閉じ込められたイオン、低温原子系を含む様々な物理プラットフォームで便利に実装できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T14:56:50Z) - Neural network quantum state tomography in a two-qubit experiment [52.77024349608834]
機械学習にインスパイアされた変分法は、量子シミュレータのスケーラブルな状態キャラクタリゼーションへの有望な経路を提供する。
本研究では,2ビットの絡み合った状態を生成する実験から得られた測定データに適用することにより,いくつかの手法をベンチマークし比較する。
実験的な不完全性やノイズの存在下では、変動多様体を物理状態に収束させることで、再構成された状態の質が大幅に向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-31T17:25:12Z)
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。