論文の概要: Learning Informative Latent Representation for Quantum State Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00518v1
- Date: Sat, 30 Sep 2023 22:37:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 03:50:28.097924
- Title: Learning Informative Latent Representation for Quantum State Tomography
- Title（参考訳）: 量子状態トモグラフィのための情報的潜在表現の学習
- Authors: Hailan Ma, Zhenhong Sun, Daoyi Dong, Dong Gong
- Abstract要約: 量子状態トモグラフィ(Quantum state tomography、QST)は、量子系の完全な状態を再構築する過程である。
ディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、QSTにおけるディープラーニング(DL)の出現につながった。
本稿では,不完全な測定データを備えたQSTに適したトランスフォーマーベースのオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.19768367431327
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum state tomography (QST) is the process of reconstructing the complete
state of a quantum system (mathematically described as a density matrix)
through a series of different measurements. These measurements are performed on
a number of identical copies of the quantum system, with outcomes gathered as
frequencies. QST aims to recover the density matrix and the corresponding
properties of the quantum state from the measured frequencies. Although an
informationally complete set of measurements can specify quantum state
accurately in an ideal scenario with a large number of identical copies, both
measurements and identical copies are restricted and imperfect in practical
scenarios, making QST highly ill-posed. The conventional QST methods usually
assume adequate or accurate measured frequencies or rely on manually designed
regularizers to handle the ill-posed reconstruction problem, suffering from
limited applications in realistic scenarios. Recent advances in deep neural
networks (DNNs) led to the emergence of deep learning (DL) in QST. However,
existing DL-based QST approaches often employ generic DNN models that are not
optimized for imperfect conditions of QST. In this paper, we propose a
transformer-based autoencoder architecture tailored for QST with imperfect
measurement data. Our method leverages a transformer-based encoder to extract
an informative latent representation (ILR) from imperfect measurement data and
employs a decoder to predict the quantum states based on the ILR. We anticipate
that the high-dimensional ILR will capture more comprehensive information about
quantum states. To achieve this, we conduct pre-training of the encoder using a
pretext task that involves reconstructing high-quality frequencies from
measured frequencies. Extensive simulations and experiments demonstrate the
remarkable ability of the ILR in dealing with imperfect measurement data in
QST.
- Abstract（参考訳）: 量子状態トモグラフィー (quantum state tomography, qst) は、量子系の完全な状態(数学的には密度行列として記述される)を一連の異なる測定によって再構成する過程である。
これらの測定は量子系の多くの同一のコピーで行われ、結果が周波数として収集される。
QSTは、測定された周波数から密度行列と量子状態の対応する性質を回復することを目的としている。
情報的に完全な測定セットは、多数の同一コピーを持つ理想的なシナリオで正確に量子状態を特定することができるが、測定と同一コピーの両方が制限され、実用的なシナリオでは不完全なため、QSTは極めて不適切である。
従来のQST法は通常、適切なまたは正確な測定周波数を仮定するか、手動で設計した正規化器を頼りにして、現実的なシナリオにおける限られた応用に苦しむ。
近年のディープニューラルネットワーク(DNN)の進歩は、QSTにおけるディープラーニング(DL)の出現につながった。
しかし、既存のDLベースのQSTアプローチでは、QSTの不完全な条件に最適化されていない一般的なDNNモデルを用いることが多い。
本稿では,不完全な測定データを備えたQSTに適したトランスフォーマーベースのオートエンコーダアーキテクチャを提案する。
提案手法はトランスフォーマーを用いたエンコーダを用いて,不完全な測定データから情報潜在表現(ILR)を抽出し,デコーダを用いてILRに基づく量子状態の予測を行う。
我々は高次元IRRが量子状態に関するより包括的な情報を取得することを期待する。
これを実現するために、測定周波数から高品質な周波数を再構成するプリテキストタスクを用いてエンコーダの事前訓練を行う。
広範囲なシミュレーションと実験は、QSTにおける不完全な測定データを扱うためのIRRの顕著な能力を示している。
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