論文の概要: Useful entanglement can be extracted from noisy graph states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00937v1
- Date: Thu, 1 Feb 2024 19:00:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 18:03:34.040547
- Title: Useful entanglement can be extracted from noisy graph states
- Title（参考訳）: ノイズグラフ状態から有用な絡み合いを抽出できる
- Authors: Konrad Szyma\'nski, Lina Vandr\'e, Otfried G\"uhne
- Abstract要約: クラスタ状態とグラフ状態は一般に安定化器形式論の有用なモデルを提供する。
両特性を利用して、量子計算の堅牢な構築ブロックとして使用可能な、実現可能な状態の族を設計する。
物理量子ビットの最小限のオーバーヘッドしか持たない線形グラフの適切な設計により、ロバストな絡み合いを抽出できることが示される。
- 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: Cluster states and graph states in general offer a useful model of the
stabilizer formalism and a path toward the development of measurement-based
quantum computation. Their defining structure -- the stabilizer group --
encodes all possible correlations which can be observed during measurement.
Those outcomes which are compatible with the stabilizer structure make error
correction possible. Here, we leverage both properties to design feasible
families of states that can be used as robust building blocks of quantum
computation. This procedure reduces the effect of experimentally relevant noise
models on the extraction of smaller entangled states from the larger noisy
graph state. In particular, we study the extraction of Bell pairs from linearly
extended graph states -- this has the immediate consequence for state
teleportation across the graph. We show that robust entanglement can be
extracted by proper design of the linear graph with only a minimal overhead of
the physical qubits. This scenario is relevant to systems in which the
entanglement can be created between neighboring sites. The results shown in
this work may provide a mathematical framework for noise reduction in
measurement-based quantum computation. With proper connectivity structures, the
effect of noise can be minimized for a large class of realistic noise
processes.
- Abstract（参考訳）: クラスター状態とグラフ状態は、一般に、安定化形式論の有用なモデルと、測定に基づく量子計算の発展への道を提供する。
それらの定義構造 - 安定化群 - は測定中に観測できる全ての可能な相関を符号化する。
安定化器構造と互換性のある結果は誤り訂正を可能にする。
ここでは、両方の特性を活用して、量子計算の堅牢な構築ブロックとして使用できる、実現可能な状態の族を設計する。
この方法では、より大きなノイズグラフ状態からより小さな絡み合った状態の抽出に対する実験的なノイズモデルの効果が減少する。
特に、線形拡大グラフ状態からのベル対の抽出の研究 -- これは、グラフを横断する状態テレポーテーションの直接の結果である。
物理キュービットの最小のオーバーヘッドしか持たない線形グラフの適切な設計により,ロバストな絡み合いを抽出できることを示した。
このシナリオは、隣接するサイト間で絡み合いが作成できるシステムに関連している。
この研究で示された結果は、測定に基づく量子計算におけるノイズ低減のための数学的枠組みを提供するかもしれない。
適切なコネクティビティ構造により、ノイズの影響は、現実的なノイズ処理の大きなクラスで最小化できる。
関連論文リスト
- Lower bounds on bipartite entanglement in noisy graph states [8.59730790789283]
我々は、初期量子ビットがCZ演算の適用前に非偏極雑音を受けるノイズモデルを考える。
任意の量の(最大でない)偏極ノイズに対して厳密な正のコヒーレント情報を保持するグラフ状態の族を見つける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-13T14:01:45Z) - Accurate and Honest Approximation of Correlated Qubit Noise [39.58317527488534]
提案手法は, 量子ビット相関度の高い雑音成分を組み込むことにより, 精度を向上することのできる, 近似雑音チャネルの効率的な構成法である。
固定周波数超伝導量子ビットに典型的な現実的な雑音強度では、2量子ビット相関を超える相関ノイズがコードシミュレーションの精度に大きく影響することを発見した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-15T19:00:34Z) - Graph Signal Sampling for Inductive One-Bit Matrix Completion: a
Closed-form Solution [112.3443939502313]
グラフ信号解析と処理の利点を享受する統合グラフ信号サンプリングフレームワークを提案する。
キーとなる考え方は、各ユーザのアイテムのレーティングをアイテムイットグラフの頂点上の関数(信号)に変換することである。
オンライン設定では、グラフフーリエ領域における連続ランダムガウス雑音を考慮したベイズ拡張(BGS-IMC)を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T08:17:43Z) - Matrix product channel: Variationally optimized quantum tensor network
to mitigate noise and reduce errors for the variational quantum eigensolver [0.0]
我々は,情報的に完全な測定によって提供される量子古典的インタフェースを利用する手法を開発した。
量子ハードウェアと古典的ソフトウェアを併用するハイブリッド戦略は、純粋に古典的な戦略よりも優れていると我々は主張する。
このアルゴリズムは、薬物設計の文脈におけるタンパク質-リガンド複合体の量子ハードウェアシミュレーションにおける最後の後処理ステップとして適用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T13:03:48Z) - Quantum state tomography with tensor train cross approximation [84.59270977313619]
測定条件が最小限であるような状態に対して、完全な量子状態トモグラフィが実行可能であることを示す。
本手法は,非構造状態と局所測定のための最もよく知られたトモグラフィー法よりも指数関数的に少ない状態コピーを必要とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-13T17:56:28Z) - Scaling Structured Inference with Randomization [64.18063627155128]
本稿では、構造化されたモデルを数万の潜在状態に拡張するためにランダム化された動的プログラミング(RDP)のファミリを提案する。
我々の手法は古典的DPベースの推論に広く適用できる。
また、自動微分とも互換性があり、ニューラルネットワークとシームレスに統合できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-07T11:26:41Z) - Learning Optical Flow from a Few Matches [67.83633948984954]
密な相関体積表現は冗長であり、その中の要素のほんの一部で正確なフロー推定が達成できることを示した。
実験により,高い精度を維持しつつ計算コストとメモリ使用量を大幅に削減できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-05T21:44:00Z) - Learning Node Representations from Noisy Graph Structures [38.32421350245066]
現実のネットワークではノイズが広まっており、ネットワークを危険にさらしている。
本研究では,ノイズのないノード表現を学習し,同時にノイズを除去する新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-04T07:18:39Z) - Process tomography of Robust Dynamical Decoupling in Superconducting
Qubits [91.3755431537592]
リゲッティ量子コンピューティングプラットフォームは、異なる動的デカップリングシーケンスをテストするために使用された。
シーケンスの性能は量子プロセストモグラフィーによって特徴づけられ、量子チャネル形式を用いて解析された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-18T14:48:18Z) - Gaussian Process States: A data-driven representation of quantum
many-body physics [59.7232780552418]
我々は、絡み合った多体量子状態をコンパクトに表現するための、新しい非パラメトリック形式を示す。
この状態は、非常にコンパクトで、体系的に即効性があり、サンプリングに効率的である。
また、量子状態に対する普遍的な近似器として証明されており、データセットのサイズが大きくなるにつれて、絡み合った多体状態も捉えることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-27T15:54:44Z) - Generation and Robustness of Quantum Entanglement in Spin Graphs [0.0]
絡み合いは量子情報処理にとって重要な資源である。
グラフ構造を用いて高忠実な絡み合った状態を生成する方法を示す。
また,製造誤差が絡み合い発生プロトコルに与える影響についても検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-18T16:11:57Z)
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。