論文の概要: Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with Shallow Shadows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17911v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 02:08:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:24:59.115049
• Title: Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with Shallow Shadows
• Title（参考訳）: 浅影を用いたロバストかつ効率的な量子特性学習の実証
• Authors: Hong-Ye Hu, Andi Gu, Swarnadeep Majumder, Hang Ren, Yipei Zhang, Derek S. Wang, Yi-Zhuang You, Zlatko Minev, Susanne F. Yelin, Alireza Seif,
• Abstract要約: 本稿では,現在の量子コンピューティングプラットフォーム上での量子状態の特徴付けのためのロバストプロトコルを提案する。 提案プロトコルは, 期待値, 忠実度, 絡み合いエントロピーなどの状態特性を, サンプルの複雑さを低く保ちながら正確に復元する。 この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影プロトコルは、スケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.366942647553326
• License:
• Abstract: Extracting information efficiently from quantum systems is a major component of quantum information processing tasks. Randomized measurements, or classical shadows, enable predicting many properties of arbitrary quantum states using few measurements. While random single-qubit measurements are experimentally friendly and suitable for learning low-weight Pauli observables, they perform poorly for nonlocal observables. Prepending a shallow random quantum circuit before measurements maintains this experimental friendliness, but also has favorable sample complexities for observables beyond low-weight Paulis, including high-weight Paulis and global low-rank properties such as fidelity. However, in realistic scenarios, quantum noise accumulated with each additional layer of the shallow circuit biases the results. To address these challenges, we propose the \emph{robust shallow shadows protocol}. Our protocol uses Bayesian inference to learn the experimentally relevant noise model and mitigate it in postprocessing. This mitigation introduces a bias-variance trade-off: correcting for noise-induced bias comes at the cost of a larger estimator variance. Despite this increased variance, as we demonstrate on a superconducting quantum processor, our protocol correctly recovers state properties such as expectation values, fidelity, and entanglement entropy, while maintaining a lower sample complexity compared to the random single qubit measurement scheme. We also theoretically analyze the effects of noise on sample complexity and show how the optimal choice of the shallow shadow depth varies with noise strength. This combined theoretical and experimental analysis positions the robust shallow shadow protocol as a scalable, robust, and sample-efficient protocol for characterizing quantum states on current quantum computing platforms.
• Abstract（参考訳）: 量子システムから効率的に情報を抽出することは、量子情報処理タスクの主要なコンポーネントである。 ランダム化測定(英: Randomized Measurement)または古典的な影(英: classical shadows)は、少数の測定値を用いて任意の量子状態の多くの特性を予測できる。 ランダムな単一量子ビット測定は実験的に友好的で、低重量のパウリ観測器を学習するのに適しているが、非局所観測器では不十分である。 測定の前に浅いランダムな量子回路を前もって、この実験的な親和性を維持するが、高重量のポーリスや、フィデリティのような大域的な低ランクの性質を含む、低重量のポーリスを超える観測可能な天体のサンプル複合体も好ましい。 しかし、現実的なシナリオでは、浅い回路の各付加層で蓄積された量子ノイズが結果をバイアスする。 これらの課題に対処するため、我々は「emph{robust shallow shadows protocol」を提案する。 提案プロトコルはベイズ推定を用いて実験的なノイズモデルを学び,後処理において緩和する。 この緩和はバイアス分散のトレードオフをもたらし、ノイズ誘起バイアスの補正はより大きい推定値分散のコストで行われる。 このような分散の増大にもかかわらず、超伝導量子プロセッサで示すように、我々のプロトコルは、ランダムな単一量子ビット測定方式に比べて低いサンプル複雑さを維持しながら、期待値、忠実度、絡み合いエントロピーなどの状態特性を正確に回復する。 また, ノイズがサンプルの複雑さに与える影響を理論的に解析し, 浅い影の深さの最適選択が雑音強度によってどう変化するかを示す。 この理論的および実験的分析を組み合わせることで、ロバストな浅い影のプロトコルは、現在の量子コンピューティングプラットフォーム上で量子状態を特徴づけるためのスケーラブルで堅牢でサンプル効率のよいプロトコルとして位置づけられる。

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