論文の概要: Quantum Network Tomography via Learning Isometries on Stiefel Manifold

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06988v3
• Date: Tue, 27 Aug 2024 16:19:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 19:29:21.808293
• Title: Quantum Network Tomography via Learning Isometries on Stiefel Manifold
• Title（参考訳）: Stiefel Manifold 上の Isometries 学習による量子ネットワークトモグラフィ
• Authors: Ze-Tong Li, Xin-Lin He, Cong-Cong Zheng, Yu-Qian Dong, Tian Luan, Xu-Tao Yu, Zai-Chen Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,Stiefel多様体上のアイソメトリーを学習し,量子ネットワークトモグラフィーの効率的な手法を提案する。 その結果,提案手法は精度と効率性が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.796175259362575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explicit mathematical reconstructions of quantum networks play a significant role in developing quantum information science. However, tremendous parameter requirements and physical constraint implementations have become computationally non-ignorable encumbrances. In this work, we propose an efficient method for quantum network tomography by learning isometries on the Stiefel manifold. Tasks of reconstructing quantum networks are tackled by solving a series of unconstrained optimization problems with significantly fewer parameters. The stepwise isometry estimation shows the capability for providing information of the truncated quantum network while processing the tomography. Remarkably, this method enables the dimension-reduced quantum network tomography by reducing the ancillary dimensions of isometries with bounded error. As a result, our proposed method exhibits high accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 量子ネットワークの数学的再構成は、量子情報科学の発展に重要な役割を果たしている。 しかし、膨大なパラメータ要求と物理的制約の実装は、計算的に無視できない存在になっている。 本研究では,Stiefel多様体上のアイソメトリーを学習し,量子ネットワークトモグラフィーの効率的な手法を提案する。 量子ネットワーク再構築の課題は、パラメータが大幅に少ない一連の制約のない最適化問題を解くことで解決される。 ステップワイズアイソメトリ推定は、トモグラフィを処理しながら、切り捨てられた量子ネットワークの情報を提供する能力を示す。 顕著なことに、この方法では、有界誤差で等長線のアシル次元を減少させることで、次元還元量子ネットワークトモグラフィーを可能にする。 その結果,提案手法は精度と効率性が高いことがわかった。

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