論文の概要: Training iterated protocols for distillation of GHZ states with variational quantum algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04646v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 12:44:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 15:46:33.927546
• Title: Training iterated protocols for distillation of GHZ states with variational quantum algorithms
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムを用いたghz状態蒸留のための繰り返しプロトコルの訓練
• Authors: \'Aron Rozgonyi, G\'abor Sz\'echenyi, Orsolya K\'alm\'an, Tam\'as Kiss
• Abstract要約: グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)を調製するための最適化蒸留方式を提案する。 GHZ状態への忠実度の増加は可能であるが、さらなる反復は忠実度を減少させる。 これらのスキームは、いくつかの種類のコヒーレントな純粋状態誤差を修正することもできる。
• 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: We present optimized distillation schemes for preparing Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) states. Our approach relies on training variational quantum circuits with white noise affected GHZ states as inputs. Optimizing for a single iteration of the scheme, we find that it is possible to achieve an increased fidelity to the GHZ state, although further iterations decrease the fidelity. The same scheme, acting on coherently distorted pure-state inputs, is effective only in certain special cases. We show that radically different results can be achieved, however, when one optimizes for the output after two iterations of the protocol. In this case, the obtained schemes are more effective in distilling GHZ states from inputs affected by white noise. Moreover, they can also correct several types of coherent pure-state errors.
• Abstract（参考訳）: グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)を調製するための最適化蒸留方式を提案する。 提案手法は、入力としてGHZ状態に影響を受ける白色雑音を持つ変分量子回路のトレーニングに依存する。 スキームの1つの反復を最適化すると、GHZ状態への忠実度の増加が可能であるが、さらなる反復は忠実度を減少させる。 整合的に歪んだ純粋状態入力に作用する同じスキームは、特定の特別な場合にのみ有効である。 しかし,プロトコルを2回繰り返した後に出力を最適化することで,根本的に異なる結果が得られることを示す。 この場合、得られたスキームはホワイトノイズによる入力からGHZ状態を蒸留するのにより効果的である。 さらに、複数の種類のコヒーレントな純状態誤差を修正することもできる。

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