論文の概要: Scalable quantum detector tomography by high-performance computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02844v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 16:22:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 16:50:16.899737
- Title: Scalable quantum detector tomography by high-performance computing
- Title(参考訳): 高速計算によるスケーラブル量子検出器トモグラフィ
- Authors: Timon Schapeler, Robert Schade, Michael Lass, Christian Plessl, Tim J. Bartley,
- Abstract要約: ヒルベルト空間を106ドルでカバーするメガスケール量子フォトニクス検出器上での量子トモグラフィーのアルゴリズムを開発した。
これは、検出器の量子記述である正の演算子値測度(POVM)に対応する行列の108ドルの要素を見つける必要があり、計算時間の数分で達成される。
問題の構造を利用して並列スケーリングを効率よく実現し、量子オブジェクトのシステムサイズを最大1012ドルの要素で再構築する方法について検討する。
- 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: At large scales, quantum systems may become advantageous over their classical counterparts at performing certain tasks. Developing tools to analyse these systems at the relevant scales, in a manner consistent with quantum mechanics, is therefore critical to benchmarking performance and characterising their operation. While classical computational approaches cannot perform like-for-like computations of quantum systems beyond a certain scale, classical high-performance computing (HPC) may nevertheless be useful for precisely these characterisation and certification tasks. By developing open-source customised algorithms using high-performance computing, we perform quantum tomography on a megascale quantum photonic detector covering a Hilbert space of $10^6$. This requires finding $10^8$ elements of the matrix corresponding to the positive operator valued measure (POVM), the quantum description of the detector, and is achieved in minutes of computation time. Moreover, by exploiting the structure of the problem, we achieve highly efficient parallel scaling, paving the way for quantum objects up to a system size of $10^{12}$ elements to be reconstructed using this method. In general, this shows that a consistent quantum mechanical description of quantum phenomena is applicable at everyday scales. More concretely, this enables the reconstruction of large-scale quantum sources, processes and detectors used in computation and sampling tasks, which may be necessary to prove their nonclassical character or quantum computational advantage.
- Abstract(参考訳): 大規模では、量子システムは、あるタスクを実行する際に古典的な処理よりも有利になる。
したがって、これらのシステムを関連するスケールで分析するツールの開発は、量子力学と一致する方法で、性能をベンチマークし、その動作を特徴づけるのに重要である。
古典的な計算手法は、あるスケールを超える量子システムの類似した計算を行うことはできないが、古典的なハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)は、これらの特徴付けと認証タスクに正確に役立つかもしれない。
高速計算を用いたオープンソースのカスタマイズアルゴリズムの開発により、ヒルベルト空間10^6$のメガスケール量子フォトニクス検出器上で量子トモグラフィーを行う。
これは、検出器の量子記述である正の演算子値測度(POVM)に対応する行列の10^8$要素を見つける必要があり、計算時間の数分で達成される。
さらに,この問題の構造を生かして高効率な並列スケーリングを実現し,量子オブジェクトのシステムサイズを10〜12ドルまで削減し,本手法を用いて再構成する手法を提案する。
一般に、これは量子現象の一貫した量子力学的記述が日々のスケールで適用可能であることを示している。
より具体的には、これは計算およびサンプリングタスクに使用される大規模な量子源、プロセス、検出器の再構築を可能にする。
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