論文の概要: Lindblad-like quantum tomography for non-Markovian quantum dynamical maps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19799v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 19:29:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 17:23:49.374012
- Title: Lindblad-like quantum tomography for non-Markovian quantum dynamical maps
- Title（参考訳）: 非マルコフ量子力学写像に対するリンドブラッド様量子トモグラフィ
- Authors: Santiago Varona, Markus Müller, Alejandro Bermudez,
- Abstract要約: 本稿では,Lindblad-like quantum tomography (L$ell$QT) を量子情報プロセッサにおける時間相関ノイズの量子的特徴付け手法として紹介する。
単一量子ビットの強調力学について、L$ell$QT を詳細に論じ、量子進化の複数のスナップショットを可能性関数に含めることの重要性を正確に理解することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.350147604946095
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce Lindblad-like quantum tomography (L$\ell$QT) as a quantum characterization technique of time-correlated noise in quantum information processors. This approach enables the estimation of time-local master equations, including their possible negative decay rates, by maximizing a likelihood function subject to dynamical constraints. We discuss L$\ell$QT for the dephasing dynamics of single qubits in detail, which allows for a neat understanding of the importance of including multiple snapshots of the quantum evolution in the likelihood function, and how these need to be distributed in time depending on the noise characteristics. By a detailed comparative study employing both frequentist and Bayesian approaches, we assess the accuracy and precision of L$\ell$QT of a dephasing quantum dynamical map that goes beyond the Lindblad limit, focusing on two different microscopic noise models that can be realised in either trapped-ion or superconducting-circuit architectures. We explore the optimization of the distribution of measurement times to minimize the estimation errors, assessing the superiority of each learning scheme conditioned on the degree of non-Markovinity of the noise, and setting the stage for future experimental designs of non-Markovian quantum tomography.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Lindblad-like quantum tomography (L$\ell$QT) を量子情報プロセッサにおける時間相関ノイズの量子キャラクタリゼーション技術として紹介する。
このアプローチにより、動的制約を受ける可能性関数を最大化することにより、負の崩壊率を含む時間局所マスター方程式を推定できる。
単一量子ビットの強調力学について、L$\ell$QT を詳細に論じ、量子進化の複数のスナップショットを可能性関数に含めることの重要性と、これらがノイズ特性に応じて時間で分散する必要があることの正確な理解を可能にする。
頻度論的アプローチとベイズ的アプローチを併用した詳細な比較研究により、リンドブラッド限界を超える量子力学写像のL$\ell$QTの精度と精度を評価し、閉じ込められたイオンまたは超伝導回路アーキテクチャで実現可能な2つの異なる顕微鏡ノイズモデルに焦点を当てた。
推定誤差を最小限に抑えるために測定時間の分布の最適化について検討し、ノイズの非マルコフ性度を条件とした各学習方式の優越性を評価し、非マルコフ量子トモグラフィーの将来の実験的設計のステージを設定する。
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